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一种基于深度学习的电力计量故障识别方法及设备【异议或纠错】

档案编号: CQ-112-1613-4259
档案文号:
专利权人: 申请人 
发布时间: 发布时间 
档案分类: 专利权 
分 类 号: 第G06F18/10;G06F18/23213;G06F18/24;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/047;G06N3/09;G06N3/084类
授权状态: 已授权
档案内容: 本发明公开了一种基于深度学习的电力计量故障识别方法,包括:构建初始的电力计量数据集;对初始的电力计量数据集采用K-Medoids算法进行数据分类,并划分训练集与测试集;构建并训练电力计量故障识别网络模型;将测试集的电力计量样本数据输入电力计量故障识别网络模型测试,重复训练测试,直到正确率达到设定阈值,得到最终电力计量故障识别网络模型;将待检测的电力计量数据输入最终电力计量故障识别网络模型,得到电力计量故障识别网络模型输出的类别结果。相应的,本发明还提出了一种基于深度学习的电力计量故障识别设备。本发明通过结合K-Medoids算法与基于CNN-LSTM的电力计量故障识别网络模型对电力计量数据进行自动检测识别,提高电力计量故障识别效率。
附件下载:  (原始资料备查)

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