一种基于深度学习的电力变压器故障诊断方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202211260761.1
IPC分类号：G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01R31/00
申请日期：
2022-10-14
申请人：
西安热工研究院有限公司;华能威海发电有限责任公司

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著录项信息

专利名称	一种基于深度学习的电力变压器故障诊断方法
申请号	CN202211260761.1	申请日期	2022-10-14
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2022-11-11	公开/公告号	CN115329908A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;1;R;3;1;/;0;0查看分类表>
申请人	西安热工研究院有限公司;华能威海发电有限责任公司	申请人地址	陕西省西安市碑林区兴庆路136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	西安热工研究院有限公司,华能威海发电有限责任公司	当前权利人	西安热工研究院有限公司,华能威海发电有限责任公司
发明人	杨沛豪;孙钢虎;王中伟;兀鹏越;邓仕斌;武晓辉;陈予伦;毕诗才;迟永政
代理机构	北京清亦华知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	曲进华

摘要

本申请提出的基于深度学习的电力变压器故障诊断方法、装置及存储介质中，获取电力变压器的故障样本数据集，对故障样本数据集进行预处理，得到用于训练的训练数据集，构建基于CNN的预设故障诊断模型，通过训练数据集对预设故障诊断模型进行训练，得到训练后的故障诊断模型，优化训练后的故障诊断模型的超参数，得到目标故障诊断模型，获取待分析的数据，通过目标故障诊断模型对待分析的数据进行分析，输出待分析的数据对应的故障诊断结果。本申请中的故障诊断模型不需要提取样本特征，可以直接对样本进行故障诊断，同时本申请优化了训练后的故障诊断模型的超参数，提高了故障诊断模型分析的准确度。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

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