摘要
本发明涉及深度学习技术领域,具体提供一种基于鲸鱼优化的电网故障定位方法、系统、终端及介质,包括:获取第一时间期限内的多个电力设备的检测数据,所述检测数据包括多种传感器的检测信号的特征值;对所述检测数据进行去噪和降维处理,得到样本数据;利用改进的鲸鱼优化法,基于所述样本数据对预构建卷积神经网络进行训练,得到故障定位模型;其中,故障定位模型用于根据第二时间期限内的多个电力设备的检测数据确定电网故障位置;第一时间期限在所述第二时间期限之前。本发明提升了卷积神经网络在处理大样本数据时的适应性,从而实现电网故障的准确定位。
技术关键词
电网故障定位方法
故障定位模型
卷积神经网络模型
构建卷积神经网络
特征值
矩阵
位置更新
贡献率
电力设备信息
数据
电网故障定位系统
传感器
模拟退火算法
主成分分析法
元素
样本
深度学习技术
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