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申请/专利权人：国网新疆电力有限公司电力科学研究院;湖北大学;华北电力大学
摘要：本发明涉及电力检测领域，提供一种沙尘条件下放电强度估计方法、设备及存储介质，方法包括：获取沙尘环境与无沙尘环境下的仿真和现场试验数据；根据所述仿真和现场试验数据构建数据集；构建基于深度学习的放电强度估计神经网络模型；通过网格搜索寻优方法确定所述放电强度估计神经网络模型的结构；利用数据集对所述放电强度估计神经网络模型采用梯度下降优化法进行训练，得到训练完成的网络；利用训练完成的网络进行沙尘条件下的放电强度估计；本发明有益效果是：能够以较高的准确率对沙尘条件下的放电强度进行估计，解决了因沙尘条件影响无法准确进行电力设备放电强度估计的技术问题，提高估计准确率。
主权项：1.一种沙尘条件下放电强度估计方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、获取沙尘环境与无沙尘环境下的仿真和现场试验数据；S2、根据所述仿真和现场试验数据构建数据集；S3、构建基于深度学习的放电强度估计神经网络模型；S4、通过网格搜索寻优方法确定所述放电强度估计神经网络模型的结构；利用数据集对所述放电强度估计神经网络模型采用梯度下降优化法进行训练，得到训练完成的网络；S5、利用训练完成的网络进行沙尘条件下的放电强度估计。
全文数据：
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百度查询： 国网新疆电力有限公司电力科学研究院 湖北大学 华北电力大学 一种沙尘条件下放电强度估计方法、设备及存储介质
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