一种剩余电流类型的分类方法、系统、设备及介质

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一种剩余电流类型的分类方法、系统、设备及介质
申请号:CN202410795613
申请日期:2024-06-19
公开号:CN118626933A
公开日期:2024-09-10
类型:发明专利
摘要
本发明涉及低压电网用电领域,具体涉及一种剩余电流类型的分类方法、系统、设备及介质;所述方法包括:采集低压电网在不同负载条件下的剩余电流信号,得到原始电流数据集;基于得到的原始电流数据集,提取反映信号特性的关键特征参数,所述关键特征参数包括信号的峰‑峰值、平均值、整流平均值、方差和标准差,形成特征向量;利用得到的特征向量,训练神经网络模型,得到训练好的神经网络模型;利用训练好的神经网络模型,对新的剩余电流信号的特征向量进行分类,得到分类结果。实现了对不同类型交流剩余电流的准确分类,提高了电网运行的安全性和可靠性。
技术关键词
训练神经网络模型 电流 分类方法 信号 非线性 低压 模型训练模块 可读存储介质 电网用电 特征提取模块 数据采集模块 分类系统 传播算法 误差 处理器 示波器 决策 存储器
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