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申请/专利权人：国网河南省电力公司漯河供电公司
申请日：2024-04-07
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118228135A
主分类号：G06F18/2415
分类号：G06F18/2415;G06N3/0464;G06F18/213;G06N7/01
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：一种基于机器学习的电网设备检修方法。其首先获取由传感器组采集的被监控电网设备在故障发生前的设备性能数据的时间序列，接着，对所述设备性能数据的时间序列进行时序模式特征提取以得到电流时序关联特征向量、电压时序关联特征向量和温度时序关联特征向量，然后，对所述电流时序关联特征向量、所述电压时序关联特征向量和所述温度时序关联特征向量进行基于先验推理的交互融合以得到电网设备故障推理语义特征向量，最后，基于所述电网设备故障推理语义特征向量来确定故障诊断结果。
主权项：1.一种基于机器学习的电网设备检修方法，其特征在于，包括：获取由传感器组采集的被监控电网设备在故障发生前的设备性能数据的时间序列；对所述设备性能数据的时间序列进行时序模式特征提取以得到电流时序关联特征向量、电压时序关联特征向量和温度时序关联特征向量；对所述电流时序关联特征向量、所述电压时序关联特征向量和所述温度时序关联特征向量进行基于先验推理的交互融合以得到电网设备故障推理语义特征向量；以及基于所述电网设备故障推理语义特征向量来确定故障诊断结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网河南省电力公司漯河供电公司 基于机器学习的电网设备检修方法
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