基本信息:
- 专利标题： 基于EffNet轻量化模型的致火电弧故障识别方法
- 申请号：CN202311316979.9 申请日：2023-10-11
- 公开(公告)号：CN117454166A 公开(公告)日：2024-01-26
- 发明人： 宁鑫 , 盛德杰 , 张华 , 王尧 , 熊嘉宇 , 李巍巍 , 苏学能 , 雷潇 , 吴驰 , 罗洋 , 龙呈 , 李世龙
- 申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院
- 申请人地址： 四川省成都市高新区锦晖西二街16号
- 专利权人： 国网四川省电力公司电力科学研究院
- 当前专利权人： 国网四川省电力公司电力科学研究院
- 当前专利权人地址： 四川省成都市高新区锦晖西二街16号
- 代理机构： 成都行之专利代理有限公司
- 代理人： 张杨
- 主分类号： G06F18/214
- IPC分类号： G06F18/214 ; H02H9/08 ; G06N3/0464 ; G06N3/0985
摘要：
本发明涉及电弧故障识别技术领域，公开了一种基于EffNet轻量化模型的致火电弧故障识别方法，包括：S1、改进EffNet网络模块得到Arc_EffNet网络模块，使电流数据能够作为输入数据通过所述Arc_EffNet网络模块得到输出特征；S2、找到所述Arc_EffNet网络模块的最佳数量和最佳批次尺寸，基于所述最佳数量和最佳批次尺寸堆叠串联搭建所述Arc_EffNet网络模块的致火电弧故障轻量化识别模型；S3、设计学习率下降策略和自动停止策略，对所述致火电弧故障轻量化识别模型进行训练，找出最佳的超参数；S4、将电流数据作为输入数据输入至训练完成后的所述致火电弧故障轻量化识别模型，以识别电弧故障。本发明提高了训练效率，缩短了训练时间，使得电弧故障检测精度高，能够直接降低误动率和拒动率。
公开/授权文献:
- CN117454166B 基于EffNet轻量化模型的致火电弧故障识别方法 公开/授权日：2024-05-10
IPC结构图谱:
| G | 物理 |
| --G06 | 计算；推算；计数 |
| ----G06F | 电数字数据处理 |
| ------G06F18/00 | 模式识别 |
| --------G06F18/10 | .预处理；数据清理 |
| ----------G06F18/21 | ..识别系统或技术的设计或设置；特征空间中的特征提取；盲源分离 |
| ------------G06F18/214 | ...生成训练模式；自引导方法，如捕获，促进 |