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申请/专利权人：广西电网有限责任公司电力科学研究院
摘要：本申请公开一种基于深度学习的主变重过载预警方法，包括：获取在时间区间T内各时点的负债率值βt；基于负载率值βt在时间区间T上积分得负载因子P；获取负载相关因子F；获取主变压器负载风险导致的后果严重度值C；基于负载因子P、负载相关因子F、后果严重度值C识别主变压器负载风险评价值R；当R超出安全范围值时，发出主变重过载预警信号；其中，通过基于深度学习训练所得的主变负载率预测模型获取在时间区间T内各时点的负债率值βt。本发明涉及的方案，其能够克服上述技术问题，提高主变负载预测的精准性，进而提高主变压器重过载预警的精准度。此外，本申请还涉及基于深度学习的主变重过载预警系统和电子设备，同样具有上述有益效果。
主权项：1.一种基于深度学习的主变重过载预警方法，其特征在于，包括步骤：通过基于深度学习训练所得的主变负载率预测模型获取在时间区间T内各时点的负债率值βt；基于负载率值βt在时间区间T上积分得负载因子P；获取负载相关因子F；获取主变压器负载风险导致的后果严重度值C；基于负载因子P、负载相关因子F、后果严重度值C识别主变压器负载风险评价值R；当R超出安全范围值时，发出主变重过载预警信号。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广西电网有限责任公司电力科学研究院 基于深度学习的主变重过载预警方法、系统与电子设备
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