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申请/专利权人：江苏优亿诺智能科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于人工智能的配电网故障定位方法及系统，其中一种基于人工智能的配电网故障定位方法包括：采集配电网数据，对配电网数据进行缺失值填补、异常值处理和归一化处理，并将其标记为故障或正常状态，将标记后的配电网数据作为输入变量；将输入变量输入至故障定位模型中；通过端到端的训练策略对故障定位模型进行训练，更新模型的权重和参数；将训练好的故障定位模型部署在GPU服务器上，并在GPU服务器上安装PyTorch深度学习框架，进行故障定位；本发明通过同时考虑空间特征和时间序列特征，提高了故障定位的准确性；并且使用增量学习技术，使得模型能够在接收到新数据后及时更新自身参数，以适应配电网运行状态的变化。
主权项：1.一种基于人工智能的配电网故障定位方法，其特征在于，包括：采集配电网数据，对所述配电网数据进行缺失值填补、异常值处理和归一化处理，并将其标记为故障或正常状态；将标记后的配电网数据作为输入变量输入至故障定位模型中；通过端到端的训练策略对所述故障定位模型进行训练，更新模型的权重和参数；将训练好的故障定位模型部署在GPU服务器上，并在所述GPU服务器上安装PyTorch深度学习框架，进行故障定位。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏优亿诺智能科技有限公司 一种基于人工智能的配电网故障定位方法及系统
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