专利号CN202211409074.1 | 一种基于卷积神经网络的开关柜过热故障预测和诊断方法及装置

专利标题：一种基于卷积神经网络的开关柜过热故障预测和诊断方法及装置
申请号：CN202211409074.1 申请日：2022-11-11
公开(公告)号：CN115906693A 公开(公告)日：2023-04-04
发明人：陈志恒 , 李楠 , 戴鹏 , 魏敬东 , 马骉 , 戴鑫 , 张铁芳 , 苑婷 , 李晓博 , 张磊 , 陈毕波 , 杨宏池 , 崔鹏 , 苏彪 , 甘旭 , 史深予 , 许傲然 , 谷彩连
申请人：国网辽宁省电力有限公司盘锦供电公司 , 沈阳工程学院 , 国家电网有限公司
申请人地址：辽宁省盘锦市兴隆台区市府大街; ;
专利权人：国网辽宁省电力有限公司盘锦供电公司,沈阳工程学院,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盘锦供电公司,沈阳工程学院,国家电网有限公司
当前专利权人地址：辽宁省盘锦市兴隆台区市府大街; ;
代理机构：大连优路智权专利代理事务所
代理人：宋春昕
主分类号： G06F30/28
IPC分类号： G06F30/28 ; G06F30/23 ; G06F30/27 ; G06N3/0464 ; G06N3/08 ; G06F113/08 ; G06F119/14

摘要：

本发明的基于卷积神经网络的开关柜过热故障预测和诊断方法及装置，建立开关柜仿真模型、生成过热故障数据库、利用卷积神经网络算法对开关柜的温度进行实时的识别分析，预测和诊断开关柜故障，提高了开关柜故障的诊断效率和准确性，保证了开关柜运行的可靠性，提高了电力系统的安全性。

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