一种基于异质数据综合分析的电缆检修预警方法及系统

发明专利有效专利

申请号：
CN201710966945.2
IPC分类号：G06Q10/06;G06Q50/06
申请日期：
2017-10-17
申请人：
中国电力科学研究院;国家电网公司

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著录项信息

专利名称	一种基于异质数据综合分析的电缆检修预警方法及系统
申请号	CN201710966945.2	申请日期	2017-10-17
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2018-02-23	公开/公告号	CN107730117A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06Q10/06 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法〔8〕 G06Q10/00 行政；管理〔8，2012.01〕 G06Q10/06 资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型〔2012.01〕	IPC分类号	G;0;6;Q;1;0;/;0;6;;;G;0;6;Q;5;0;/;0;6查看分类表>
申请人	中国电力科学研究院;国家电网公司	申请人地址	北京市海淀区清河小营东路15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	中国电力科学研究院,国家电网公司	当前权利人	中国电力科学研究院,国家电网公司
发明人	杨丹;夏荣;王昱力;蒙绍新;刘松华;刘红武;章红军;李利红
代理机构	北京工信联合知识产权代理有限公司	代理人	郭一斐

摘要

本发明公开了一种基于异质数据综合分析的电缆检修预警方法，包括：对包含异质数据的电力电缆数据进行处理，获取标准化且带标识的电力电缆数据；利用所述标准化且带标识的电力电缆数据采用卷积神经网络进行监督学习，将检修决策知识内化为卷积网络中的参数，获取训练好的卷积神经网络模型；利用训练好的卷积神经网络模型对实时采集的电力电缆数据进行分析与挖掘，对电力电缆的运行状态进行评价，并推送检修预警信息。本发明采用卷积神经网络框架进行监督学习挖掘，并利用训练好的卷积神经网络模型自动对电缆运行状态进行评价并推送检修预警信息，能够为电力电缆运检单位的柔性检修工作提供技术支撑，也能够为电缆生产企业的质控提供一定的参考。

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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