一种基于多参数学习的电涌事件识别方法及识别系统

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一种基于多参数学习的电涌事件识别方法及识别系统
申请号:CN202410791175
申请日期:2024-06-19
公开号:CN118656611B
公开日期:2024-12-10
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于多参数学习的电涌事件识别方法及识别系统,属于电子数字数据处理领域,本发明根据已知的电涌事件数据和非电涌事件数据,对采集需要的数据进行标记和标注,以作为监督学习的训练数据,通过监督学习的训练数据构建电涌可能性预测模型,获取实时参数数据对电涌可能性进行预测,获取实时参数数据代入电涌事件危险值分析策略中进行电涌事件危险分析,将获取的电涌事件可能性预测结果和对应的电涌事件危险分析结果代入异常预警策略中进行异常预警,通过对电涌历史事件进行分析进而对电涌事件进行准确识别,提高了电涌事件判断的准确率。
技术关键词
电力设备电路 雷电流幅值 事件识别方法 神经网络模型 曲线 多参数 异常事件 电磁干扰数据 识别系统 强度 策略 短路 预警模块 数据采集模块 电压 分析模块 设备运行数据
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