【摘 要】
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本文中作者提出了一种基于深度自编码器的自适应卷积神经网的有载分接开关状态监测建模方法,通过自编码器和粒子群算法达到了特征量降维和卷积神经网络超参数的自动寻优.状态监测结果表明:有载分接开关5种状态监测中过渡触头轻微磨损状态监测准确率高达98％;通过对比4种建模方法的状态监测准确率,得到本文提出的建模方法状态监测准确率明显高于其他建模方法.
【机 构】
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国网河北省电力有限公司检修分公司,河北石家庄050000;华北电力大学电力工程系,河北保定071003
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本文中作者提出了一种基于深度自编码器的自适应卷积神经网的有载分接开关状态监测建模方法,通过自编码器和粒子群算法达到了特征量降维和卷积神经网络超参数的自动寻优.状态监测结果表明:有载分接开关5种状态监测中过渡触头轻微磨损状态监测准确率高达98％;通过对比4种建模方法的状态监测准确率,得到本文提出的建模方法状态监测准确率明显高于其他建模方法.
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