摘要
本发明涉及变压器故障预测的技术领域,具体涉及基于AI的电力工程安全质量智能诊断系统,所述系统包括:获取模块,用于获取多个正常数据、多个故障数据以及通过生成对抗网络输出的多个扩充数据;分析模块,用于获取每一个扩充数据的有效值和无效值;确定模块,用于根据每一个扩充数据的有效值和无效值,确定每一个扩充数据的保留值;训练模块,用于基于多个正常数据、多个故障数据以及经过剔除的多个扩充数据构建训练集,并根据所述训练集训练得到故障预测模型,其中,所述保留值和对应扩充数据被剔除的概率呈负相关关系。本发明能筛除扩充数据中的冗余数据和异质性数据,使训练得到的故障预测模型的故障预测能力得到提升。
技术关键词
智能诊断系统
特征值
有效值
故障预测模型
构建训练集
子模块
分析单元
生成对抗网络
分析模块
时序
样本
变压器
数据分布
序列
关系
冗余
系统为您推荐了相关专利信息
跟踪方法
卡尔曼滤波器
穿刺针
医学图像特征提取
数据集制作方法
低收缩混凝土
性能检测方法
性能预测模型
强分类器
弱分类器