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一种基于深度学习的多特征融合单相接地故障类型辨识方法

Name: 一种基于深度学习的多特征融合单相接地故障类型辨识方法
Brand: 重庆大学
SKU: 2022103559568
Availability: InStock

📄 申请号：CN202210355956.8 📄 发布日：2026/03/13

著录项目信息

申请日

2022-04-06

公开号

CN114755529B

公开日

2025-10-21

申请人

重庆大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G01R31_08

IPC 分类号

G01R31_08 , G01R31_52 , G06F18_25 , G06F18_10 , G06F18_214 , G06F18_2431 , G06N5_01 , G06N3_0442 , G06N3_08 , G06F123_02 ,

技术画像

所属领域

多特征融合深度学习故障诊断电力系统继电保护多特征融合

应用场景

智能电网, 配电网故障检测, 电力系统运维, 继电保护

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摘要

本发明公开一种基于深度学习的多特征融合单相接地故障类型辨识方法，主要步骤为：1)获取现场故障录波装置采集的故障录波数据；2)进行故障录波数据预处理，并对预处理后的故障录波数据进行基于HHT的时频分解，得到对应的时频信息特征；3)将步骤2处理得到的故障录波数据的时频信息特征构造为初级数据集；4)搭建并训练基础学习器Resnet18，提取数据集中的复杂非线性特征；5)搭建并训练基础学习器LSTM，提取数据集中的时序关联特征；6)将步骤4、5中学习并提取得到的复杂非线性特征和时序关联特征进行拼接融合，构造次级数据集，并结合决策树模型辨识出具体的单相接地故障类型。本发明具有良好的精确度和鲁棒性能，通用性好。适用于包括间歇性弧光接地故障和高阻接地故障在内的多种单相接地故障类型的辨识，辨识结果可为后续制定有针对性的故障处理措施提供可靠依据。

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： CN114755529B

购买这项专利需要经过哪些流程？

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该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

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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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：129 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

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