一种基于Spiking神经网络的变压器故障状态监测方法

发明专利无效专利

申请号：
CN201610960270.6
IPC分类号：G01R31/00;G06N3/04
申请日期：
2016-10-28
申请人：
国网天津市电力公司;国家电网公司

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著录项信息

专利名称	一种基于Spiking神经网络的变压器故障状态监测方法
申请号	CN201610960270.6	申请日期	2016-10-28
法律状态	驳回	申报国家	中国
公开/公告日	2017-03-22	公开/公告号	CN106526373A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G01R31/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G01 测量；测试 G01R 测量电变量；测量磁变量（指示谐振电路的正确调谐入H03J 3/12） 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（在制造过程中测试或测量半导体或固体器件入H01L 21/66；线路传输系统的测试入H04B 3/46）	IPC分类号	G;0;1;R;3;1;/;0;0;;;G;0;6;N;3;/;0;4查看分类表>
申请人	国网天津市电力公司;国家电网公司	申请人地址	天津市河北区五经路39号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	国网天津市电力公司,国家电网公司	当前权利人	国网天津市电力公司,国家电网公司
发明人	李盛伟;梁刚;韩晓罡;王楠;范须露;王梦
代理机构	天津才智专利商标代理有限公司	代理人	庞学欣

摘要

一种基于Spiking神经网络的变压器故障状态监测方法。其包括利用特征气体法确定Spiking神经网络的输入层、输出层神经元个数，并确定输入样本数据；确定Spiking神经网络隐含层的神经元个数；对输入样本数据进行归一化处理；对输入样本数据进行编码；将输入样本数据输入到Spiking神经网络中而对其进行训练，输出即为变压器的故障状态监测结果。本发明：针对变压器故障状态监测问题，以充油电力变压器作为研究对象，所采用的Spiking神经网络采用精确脉冲时间的编码方式，更接近真实的生物神经系统，相比其它神经网络具有强大的计算能力，能有效判别变压器故障类型、减少错判、误判比率、提供诊断的准确性。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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