一种基于强化学习的配电网故障预测方法及系统
授权
摘要
本发明公开了一种基于强化学习的配电网故障预测方法，所述方法包括：对所需预测的配电网区段内的故障录波数据提取距前时间、降采样波形和局部波形；将距前时间、降采样波形和局部波形输入故障预测模型获得预测结果，所述故障预测模型包括深度卷积神经网络及长短时期记忆网络单元。
基本信息
专利标题 ：
一种基于强化学习的配电网故障预测方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN110794254A
申请号 ：
CN201810865735.9
公开（公告）日 ：
2020-02-14
申请日 ：
2018-08-01
授权号 ：
CN110794254B
授权日 ：
2022-04-15
发明人 ：
姚蔷戴义波张建良
申请人 ：
北京映翰通网络技术股份有限公司
申请人地址 ：
北京市朝阳区利泽中园103号楼3层302
代理机构 ：
北京金智普华知识产权代理有限公司
代理人 ：
巴晓艳
优先权 ：
CN201810865735.9
主分类号 ：
G01R31/08
IPC分类号 ：
G01R31/08 G06K9/00 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G01
测量；测试
G01R
测量电变量；测量磁变量
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H01L21/66；线路传输系统的测试入H04B3/46）
G01R31/08
探测电缆、传输线或网络中的故障
法律状态
2022-04-15 ：
授权
2020-03-10 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G01R 31/08
申请日 : 20180801
申请日 : 20180801
2020-02-14 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
文件下载
暂无PDF文件可下载
