考虑多源信息时基于深度学习模型的变压器状态评估方法
公开
摘要
本发明公开了一种考虑多源信息时基于深度学习模型的变压器状态评估方法，包括收集变压器运行状态历史数据作为样本集，对样本集中数据进行预处理和标注，将标注后的样本数据划分为训练集和测试集，搭建基于双向独立循环神经网络结构的深度学习模型，采用训练集中样本数据训练搭建的深度学习模型，得到训练后的深度学习模型，采用测试集中样本数据对训练后的深度学习模型进行过拟合判断，若训练后的模型出现了过拟合现象，调整模型的超参数，然后重新训练模型，直至未出现过拟合现象，获得最优模型，采集待评估变压器的当前信号数据并输入最优模型中，得到变压器状态评估结果。
基本信息
专利标题 ：
考虑多源信息时基于深度学习模型的变压器状态评估方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114581699A
申请号 ：
CN202210101809.8
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-01-27
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
邓亚平贾颢同向前张晓晖
申请人 ：
西安理工大学
申请人地址 ：
陕西省西安市碑林区金花南路5号
代理机构 ：
西安弘理专利事务所
代理人 ：
弓长
优先权 ：
CN202210101809.8
主分类号 ：
G06V10/764
IPC分类号 ：
G06V10/764 G06V10/774 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-06-03 ：
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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