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一种基于多源数据的自适应概率神经网络高压电缆状态评估方法
摘要文本
本发明提供一种基于多源数据的自适应概率神经网络高压电缆状态评估方法，该方法包括：选择电缆状态评估指标，建立评估指标集与状态等级划分，搭建多源数据的传感器网络布局与数据收集机制，采集与高压电缆状态评估相关的多源数据；对采集到的高压电缆多源数据进行数据预处理；构建APNN自适应概率神经网络，划分预处理后样本数据作为训练集和测试集，使用历史数据和已知的电缆故障案例来训练神经网络，对APNN网络进行训练；利用训练好的APNN网络对高压电缆状态进行评估，输出相关状态分类的评估值。本发明电缆相关数据容易获取，可实现性强，用于高压电缆状态的智能评估，在提高电缆监测的准确性和降低运维成本方面显示出巨大潜力。
申请人信息
- 申请人:国网湖北省电力有限公司武汉供电公司
- 申请人地址:430012 湖北省武汉市江岸区解放大道1701号
- 发明人: 国网湖北省电力有限公司武汉供电公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于多源数据的自适应概率神经网络高压电缆状态评估方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311713746.2 |
| 申请日 | 2023/12/14 |
| 公告号 | CN117708669A |
| 公开日 | 2024/3/15 |
| IPC主分类号 | G06F18/241 |
| 权利人 | 国网湖北省电力有限公司武汉供电公司 |
| 发明人 | 汤定超; 仇龙; 刘剑星; 艾永恒; 杨斌; 饶庆; 李刚; 骆少波; 付涵; 严一涛; 赵畅 |
| 地址 | 湖北省武汉市江岸区解放大道1701号 |
专利主权项内容
1.一种基于多源数据的自适应概率神经网络高压电缆状态评估方法，其特征在于，包括：步骤S1：选择电缆状态评估指标，建立评估指标集与状态等级划分，搭建多源数据的传感器网络布局与数据收集机制，采集与高压电缆状态评估相关的多源数据；步骤S2：对采集到的高压电缆多源数据进行数据预处理，进行异常值检测与缺失值处理，对相关数据进行标准化，得到预处理后的样本数据；步骤S3：构建APNN自适应概率神经网络，划分预处理后的样本数据作为训练集和测试集，使用历史数据和已知的电缆故障案例来训练神经网络，训练过程中APNN根据实时数据流自动更新其参数以适应新的数据模式和变化趋势；步骤S4：利用训练好的APNN网络对高压电缆状态进行评估，输出相关状态分类的评估值。