基于深度学习图像识别的电网覆冰长期预测方法及系统
公开
摘要
本发明公开了一种基于深度学习图像识别的电网覆冰长期预测方法及系统，该方法包括：确定待预测区域的经纬度范围和待预测日期；并绘制对应的经纬度范围和待预测日期在设定高空气压值的等高线图；将等高线图压缩后的图像输入已训练好的卷积神经网络模型中，输出图像所对应标签；根据标签判断待预测日期是否会发生覆冰。本发明通过设定高空气压值的等高线图作为输入，是否覆冰的标签作为输出；通过卷积神经网络模型进行有覆冰和无覆冰的标签的快速判识，能对电网冬季覆冰情况提前进行长期预测。
基本信息
专利标题 ：
基于深度学习图像识别的电网覆冰长期预测方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114298365A
申请号 ：
CN202111246117.4
公开（公告）日 ：
2022-04-08
申请日 ：
2021-10-26
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
简洲郭俊冯涛蔡泽林
申请人 ：
国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司防灾减灾中心;国家电网有限公司
申请人地址 ：
湖南省长沙市天心区新韶东路398号
代理机构 ：
长沙朕扬知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
何湘玲
优先权 ：
CN202111246117.4
主分类号 ：
G06Q10/04
IPC分类号 ：
G06Q10/04 G06Q50/06 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
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
G06Q10/00
行政；管理
G06Q10/04
预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
法律状态
2022-04-08 ：
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。
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