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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：本发明公开了基于多尺度CNN的输电线路隐患放电类型辨识方法及系统，涉及电力技术领域，包括从输电线路录波系统中提取历史隐患放电电流行波并进行数据处理；对隐患放电进行变分模态分解，获取隐患放电的本证模态函数；搭建基于多尺度卷积神经网络的输电线路隐患放电类型辨识模型；将隐患放电的本证模态函数IMFs输入到所述输电线路隐患放电类型辨识模型进行训练，得到训练后的输电线路隐患放电类型辨识模型；将输电线路实时监测到的隐患放电数据输入到所述训练后的输电线路隐患放电类型辨识模型中，得到隐患放电类型的实时辨识结果。本发明利用输电线路的隐患放电波形通过基于多尺度卷积神经网络的输电线路隐患放电类型辨识模型进行快速的类型辨识。
主权项：1.基于多尺度CNN的输电线路隐患放电类型辨识方法，其特征在于：包括：从输电线路录波系统中提取历史隐患放电电流行波并进行数据处理；对隐患放电进行变分模态分解VMD，获取隐患放电的本证模态函数IMFs；搭建基于多尺度卷积神经网络的输电线路隐患放电类型辨识模型；将所述隐患放电的本证模态函数IMFs输入到所述输电线路隐患放电类型辨识模型进行训练，得到训练后的输电线路隐患放电类型辨识模型；将输电线路实时监测到的隐患放电数据输入到所述训练后的输电线路隐患放电类型辨识模型中，得到隐患放电类型的实时辨识结果。
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 基于多尺度CNN的输电线路隐患放电类型辨识方法及系统
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