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发明专利
已授权
基于卷积神经网络的电缆全生命周期预测方法及系统
📄 申请号:CN202510571728.8
📄 发布日:2026/06/22
著录项目信息
申请日
2025-05-06
公开号
CN120494271B
公开日
2025-11-14
申请人
成都工业学院
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G06Q10_063
IPC 分类号
G06Q10_063
,
G06Q10_04
,
G06Q50_06
,
G06N3_0464
,
G06F18_20
,
G06F18_213
,
G06F123_02
,
技术画像
所属领域
电缆
卷积神经网络
人工智能算法
寿命预测
电缆
应用场景
电力设备运维, 智能电网, 电缆状态监测, 故障预警, 资产管理
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摘要
本发明公开了基于卷积神经网络的电缆全生命周期预测方法及系统,属于电缆全生命周期预测技术领域,包括:采集目标电缆负载状态数据,进行目标电缆负载模式判定,由此分析目标电缆第一状态指标,分析目标电缆第二状态指标,分析目标电缆的综合生命评估指标,采集目标电缆的综合生命评估指标序列,输入卷积神经网络模型,输出电缆的全生命周期预测结果。本发明能够提升电力系统的安全性与稳定性,通过精确分析负载模式、各状态指标以及综合生命评估指标,精准把握电缆在不同运行阶段的健康状况,利用卷积神经网络,对电缆全生命周期进行准确预测,合理规划电缆维护、检修与更换计划,避免因电缆故障导致的电力中断,提高了电力系统资源的利用效率。
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syncmer的基因组双序列比对方法、系统
当前第 / 件
一种波浪能捕获装置
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📋 交易方式:
委托待转让
📌 交易状态:
在售
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📋 项目申报:
未申报
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权属尽调
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