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申请/专利权人：国网北京市电力公司;国家电网有限公司;中国电力科学研究院有限公司
摘要：本发明涉及低压电网用电领域，具体涉及一种剩余电流类型的分类方法、系统、设备及介质；所述方法包括：采集低压电网在不同负载条件下的剩余电流信号，得到原始电流数据集；基于得到的原始电流数据集，提取反映信号特性的关键特征参数，所述关键特征参数包括信号的峰‑峰值、平均值、整流平均值、方差和标准差，形成特征向量；利用得到的特征向量，训练神经网络模型，得到训练好的神经网络模型；利用训练好的神经网络模型，对新的剩余电流信号的特征向量进行分类，得到分类结果。实现了对不同类型交流剩余电流的准确分类，提高了电网运行的安全性和可靠性。
主权项：1.一种剩余电流类型的分类方法，其特征在于，包括以下步骤：采集低压电网在不同负载条件下的剩余电流信号，得到原始电流数据集；基于得到的原始电流数据集，提取反映信号特性的关键特征参数，所述关键特征参数包括信号的峰-峰值、平均值、整流平均值、方差和标准差，形成特征向量；利用得到的特征向量，训练神经网络模型，得到训练好的神经网络模型；利用训练好的神经网络模型，对新的剩余电流信号的特征向量进行分类，得到分类结果。
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百度查询： 国网北京市电力公司 国家电网有限公司 中国电力科学研究院有限公司 一种剩余电流类型的分类方法、系统、设备及介质
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