龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：中国长江电力股份有限公司
摘要：本发明属于故障识别技术领域，本发明公开了基于深度学习的电力设备故障识别方法及识别系统，包括采集磁芯数据和电力变压设备油箱数据；采集历史油质数据和磁芯噪音数据；训练出预测油质含水量数据的机器学习模型；将实时油箱特征数据输入机器学习模型中，得到油质含水量数据；将磁芯数据处理得到第一磁芯状态系数A；将电力变压设备油箱数据和磁芯噪音数据处理得到第二磁芯状态系数C；判断磁芯状态为正常或故障；生成故障信息并上报至维护端；实现了对电力变压设备磁芯状态的立体化监测；这对保证电力变压设备的可靠连续运行具有重要意义。
主权项：1.基于深度学习的电力设备故障识别方法，其特征在于，包括：采集磁芯数据和电力变压设备油箱数据；采集历史油质数据和磁芯噪音数据；历史油质数据包括历史油质含水量数据和历史油箱特征数据；根据历史油质数据训练出预测油质含水量数据的机器学习模型；将实时油箱特征数据输入到训练完成的机器学习模型中，得到油质含水量数据；将磁芯数据处理得到第一磁芯状态系数A；将电力变压设备油箱数据和磁芯噪音数据处理得到第二磁芯状态系数C；将第一磁芯状态系数A和第二磁芯状态系数C处理得到第三磁芯状态系数W；根据第三磁芯状态系数判断磁芯状态为正常或故障；若判断磁芯状态为故障，则生成故障信息并上报至维护端。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国长江电力股份有限公司 基于深度学习的电力设备故障识别方法及识别系统
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号