基本信息:
- 专利标题： 一种基于深度学习的接地网腐蚀预测方法
- 申请号：CN202010330265.3 申请日：2020-04-24
- 公开(公告)号：CN111610406A 公开(公告)日：2020-09-01
- 发明人： 李文彬 , 王勇 , 冯砚厅 , 徐雪霞 , 王庆 , 敬尚前 , 陈二松
- 申请人： 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网河北能源技术服务有限公司
- 申请人地址： 河北省石家庄市体育南大街238号
- 专利权人： 国网河北省电力有限公司电力科学研究院,国家电网有限公司,国网河北能源技术服务有限公司
- 当前专利权人： 国网河北省电力有限公司电力科学研究院,国家电网有限公司,国网河北能源技术服务有限公司
- 当前专利权人地址： 河北省石家庄市体育南大街238号
- 代理机构： 石家庄新世纪专利商标事务所有限公司
- 代理人： 张晓佩
- 主分类号： G01R31/08
- IPC分类号： G01R31/08 ; G01N17/00 ; G06N3/04 ; G06N3/08
摘要：
本发明涉及一种基于深度学习的接地网腐蚀预测方法，包括以下步骤：土壤样本点获取；接地网腐蚀样本点的获取；深度学习网络的构建；构建土壤样本的深度学习模型；构建接地网腐蚀的深度学习模型；模型验证；基于深度学习模型通过当地气象站的气象数据对变电站实际运行接地网腐蚀情况进行实时估计。本发明可直接通过当地气象站的气象数据对变电站实际运行接地网腐蚀情况进行实时估计。
IPC结构图谱:
| G | 物理 |
| --G01 | 测量；测试 |
| ----G01R | 测量电变量；测量磁变量（通过转换成电变量对任何种类的物理变量进行测量参见G01类名下的 |
| ------G01R31/00 | 电性能的测试装置；电故障的探测装置；以所进行的测试在其他位置未提供为特征的电测试装置 |
| --------G01R31/08 | .探测电缆、传输线或网络中的故障 |