公开(公告)号：CN118609592A

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202410264519.4

申请日：2024-03-07

申请人： 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司 ,  南京工程学院 ,  国网江苏省电力有限公司

发明人： 单光瑞 ,  段梵 ,  李先允 ,  杨凯 ,  陈兰杭 ,  陈通 ,  徐婷 ,  丁顺航 ,  岳聚欣 ,  贺海浪 ,  孙畅 ,  侯超

IPC分类号： G10L25/51 ,  G10L25/30 ,  G10L25/18 ,  G10L25/24

摘要： 本发明涉及的是利用人工智能技术对电力设备在线监测与故障诊断的方法。其步骤如下：S1，采集声纹数据并进行预处理，构建声纹数据库；S2，将采集的声纹数据提取融合特征；S3，构建残差神经网络，残差神经网络由卷积层、池化层、激活函数、归一化层、全连接层和输出层构成。将得到的融合特征系数送入残差神经网络当中经过卷积、池化及激活的步骤，最终输出各类别推理概率，并确定其中概率最大对应的声纹类别，输出分类结果；S4，将预测值与真实值进行比对，通过损失函数和优化器对权重、偏置进行寻优，不停迭代更新超参数，直至能够正确识别10种高压断路器常见状态，输出保存好权重和偏置的模型；S5，对10kV高压断路器进行实时监测预警。