基本信息:
- 专利标题： 基于改进型卷积神经网络的电缆早期故障定位方法
- 申请号：CN201911151117.9 申请日：2019-11-21
- 公开(公告)号：CN110969194B 公开(公告)日：2023-12-19
- 发明人： 李胜辉 , 王刚 , 孙峰 , 白雪 , 付尧 , 张佳斌 , 赵清松 , 张冠锋 , 齐全
- 申请人： 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
- 申请人地址： 辽宁省沈阳市和平区四平街39-7号
- 专利权人： 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院,国家电网有限公司
- 当前专利权人： 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院,国家电网有限公司
- 当前专利权人地址： 辽宁省沈阳市和平区四平街39-7号
- 代理机构： 辽宁沈阳国兴知识产权代理有限公司
- 代理人： 何学军; 侯景明
- 主分类号： G06F18/24
- IPC分类号： G06F18/24 ; G01R31/08 ; G06F18/214 ; G06N3/006 ; G06N3/0464
摘要：
本发明涉及配电网设备故障诊断领域，尤其涉及一种基于改进型卷积神经网络的电缆早期故障定位方法。包括：利用小波变换提取不同故障距离监测数据的波形统计特征；利用人工鱼群算法分析提取到的波形统计特征，得到最优的特征；改进型卷积神经网络的构造,得到监测数据的高层次特征；基于学习到的高层次特征的电缆早期故障识别。本发明采用的小波变换具有良好的时频特性，能够准确提取不同故障距离的故障特征。采用人工鱼群算法从提取的初始特征集中进一步选择最优的特征，将最优的特征输入到改进的卷积神经网络，深入地学习数据中的非线性映射关系，得到不同故障距离数据的深层特征，有利于准确识别电缆故障位置。
公开/授权文献:
- CN110969194A 基于改进型卷积神经网络的电缆早期故障定位方法 公开/授权日：2020-04-07