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一種電纜通道狀態(tài)感知方法、系統(tǒng)、存儲(chǔ)介質(zhì)及設(shè)備與流程

文檔序號(hào):40555372發(fā)布日期:2025-01-03 11:15閱讀:來源:國知局

技術(shù)特征:

1.一種電纜通道狀態(tài)感知方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的電纜通道狀態(tài)感知方法,其特征在于,所述實(shí)時(shí)采集電纜通道運(yùn)行狀態(tài)的若干個(gè)特征參數(shù),具體包括:

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的電纜通道狀態(tài)感知方法,其特征在于,所述對(duì)所述若干個(gè)特征參數(shù)進(jìn)行降維處理,獲取融合特征向量,具體包括:

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的電纜通道狀態(tài)感知方法,其特征在于,所述構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,確定對(duì)應(yīng)的偏微分方程和損失函數(shù),具體包括:

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的電纜通道狀態(tài)感知方法,其特征在于,所述始條件、邊界條件和控制方程的損失函數(shù)為:

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的電纜通道狀態(tài)感知方法,其特征在于,所述根據(jù)所述融合特征向量對(duì)所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練,直至所述對(duì)應(yīng)的損失函數(shù)滿足閾值條件,具體包括:

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的電纜通道狀態(tài)感知方法,其特征在于,所述獲基于訓(xùn)練完成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型確定待檢測(cè)電纜通道的運(yùn)行狀態(tài),具體包括:

8.一種電纜通道狀態(tài)感知系統(tǒng),其特征在于,所述系統(tǒng)包括:融合特征向量獲取單元、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建單元、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練單元和電纜通道狀態(tài)感知單元;

9.一種可讀存儲(chǔ)介質(zhì),存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序,所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí),使得所述處理器執(zhí)行如權(quán)利要求1至7中任一一項(xiàng)所述方法的步驟。

10.一種計(jì)算機(jī)設(shè)備,包括存儲(chǔ)器和處理器,所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序,所述計(jì)算機(jī)程序被所述處理器執(zhí)行時(shí),使得所述處理器執(zhí)行如權(quán)利要求1至7中任一一項(xiàng)中所述方法的步驟。


技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明實(shí)施例公開了一種電纜通道狀態(tài)感知方法,所述方法包括:實(shí)時(shí)采集電纜通道運(yùn)行狀態(tài)的若干個(gè)特征參數(shù);對(duì)所述若干個(gè)特征參數(shù)進(jìn)行降維處理,獲取融合特征向量;構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,確定對(duì)應(yīng)的偏微分方程和損失函數(shù);根據(jù)所述融合特征向量對(duì)所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練,直至所述對(duì)應(yīng)的損失函數(shù)滿足閾值條件;基于訓(xùn)練完成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型確定待檢測(cè)電纜通道的運(yùn)行狀態(tài)。本發(fā)明通過結(jié)合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)降維與融合、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建與訓(xùn)練的技術(shù)手段,實(shí)現(xiàn)了對(duì)電纜通道運(yùn)行狀態(tài)的高效、準(zhǔn)確感知,為電纜系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行提供了有力保障。

技術(shù)研發(fā)人員:聶永杰,陳道遠(yuǎn),王科,項(xiàng)恩新,王家云,徐肖偉,劉紅文,李航,汪家銀,熊順利
受保護(hù)的技術(shù)使用者:云南電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力科學(xué)研究院
技術(shù)研發(fā)日:
技術(shù)公布日:2025/1/2
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