发明专利已授权

用于预测超高压输电线路杆塔覆冰厚度的深度学习方法

Name: 用于预测超高压输电线路杆塔覆冰厚度的深度学习方法
Brand: 南京信息工程大学
SKU: 2021107830681
Availability: InStock

📄 申请号：CN202110783068.1 📄 发布日：2025/12/23

著录项目信息

申请日

2021-07-12

公开号

CN113255239B

公开日

2021-09-28

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F30_27

IPC 分类号

G06F30_27 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

深度学习深度学习神经网络机器学习

应用场景

输电线路覆冰监测, 电网防灾减灾, 超高压输电线路运维, 智能电网

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摘要

一种用于预测超高压输电线路杆塔覆冰厚度的深度学习方法，包括：1、提取单个杆塔周围一定地理范围的六种局部、三种全局历史气象要素和三种地形要素信息；2、通过降维深度可分离模块，对各个要素特征进行归一化，并且实现对地形要素特征的提取；3、将多个历史时间点的局部和全局气象要素特征分别输入LSTM网络中，实现气象要素特征提取；4、地形要素特征与气象要素特征进行特征融合，并将融合后的特征输入主干分类网络；5、将历史覆冰厚度数据分20等级作为网络标签；6、计算模型损失，训练模型，优化模型参数。本发明充分考虑了杆塔上覆冰厚度的时间与空间影响因素，可以有效的从历史气象数据与地形数据中预测下一个时间点的覆冰厚度。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN113255239B

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该专利的转让价格是多少？

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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

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当前第 / 件

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