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申请/专利权人：国网福建省电力有限公司电力科学研究院;国网福建省电力有限公司;国家电网有限公司
摘要：本发明涉及一种绝缘子表面污秽程度评估方法及系统，该方法包括：获取真实运行的绝缘子在不同表面污秽程度、不同天气气象状态下的泄漏电流数据以及对应的天气气象状态和表面污秽程度；对获得的泄漏电流数据进行离散傅里叶变换，提取泄漏电流的频谱特征量，并结合天气气象状态数据构建结合频谱特征和天气气象特征的多维特征向量；构建基于卷积神经网络的深度学习神经网络模型；将构建的多维特征向量作为深度学习神经网络模型的输入，进行深度学习训练，直到模型收敛为止；利用训练完成的深度学习神经网络模型对待评估的绝缘子进行表面污秽程度的预测评估。该方法及系统可以提高绝缘子表面污秽程度评估的准确性和实时性。
主权项：1.一种绝缘子表面污秽程度评估方法，其特征在于，包括：获取真实运行的绝缘子在不同表面污秽程度、不同天气气象状态下的泄漏电流数据以及对应的天气气象状态和表面污秽程度；对获得的泄漏电流数据进行离散傅里叶变换，提取泄漏电流的频谱特征量，并结合天气气象状态数据构建结合频谱特征和天气气象特征的多维特征向量；构建基于卷积神经网络的深度学习神经网络模型；将构建的多维特征向量作为深度学习神经网络模型的输入，进行深度学习训练，直到模型收敛为止；利用训练完成的深度学习神经网络模型对待评估的绝缘子进行表面污秽程度的预测评估。
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百度查询： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 国网福建省电力有限公司 国家电网有限公司 绝缘子表面污秽程度评估方法及系统
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