发明专利已授权

基于MA-DBN的GIS分解气体含量预测方法

📄 申请号：CN201910575744.9 📄 发布日：2026/04/02

著录项目信息

申请日

2019-06-28

公开号

CN110309586B

公开日

2023-01-03

申请人

西安工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F30_20

IPC 分类号

G06F30_20 , G01R31_12 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法深度学习电力设备状态监测

应用场景

GIS设备状态监测, 电力设备故障诊断, 智能变电站运维, 输变电设备在线监测, 电力设备健康管理

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摘要

本发明公开的基于MA‑DBN的GIS分解气体含量预测方法，首先，采集国网对GIS设备监测到的一段时间内的SO2、SO2F2、SO2F2/SO2、气温、湿度以及海拔数据；然后，构建MA模型，将采集的气体数据作为该模型的输入，预测出未来时间段的气体数据；最后，构建DBN模型，将预测出的气体数据作为DBN模型的输入，通过DBN模型的修正后得到准确预测的未来时间段的气体数据。本发明公开的方法MA算法模型预测不精准的问题，具有收敛速度快且不易陷入局部最优的优点，通过本发明的方法能够在GIS开关设备发生故障之前，得以提前消除，减少了GIS设备故障带来的经济损失。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于蚁群优化支持向量机的电缆线路故障概率预测方法

当前第 / 件

一种基于水滴偏移距离的复合绝缘子憎水性等级判定方法

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