一种基于深度学习的电流波形特征异常解析判别方法

专利概览

申请人

安澳智能系统(南京)股份有限公司

发明人

谈添;张翰;王磊

申请号

CN202611101967.8

专利号

CN202611101967.8

法律状态

2026.08.21#公开;2026.09.08#实质审查的生效;2026.09.18#授权

主分类号

G06F18/241

IPC

G06F18/241;H02J3/0012;G01R31/08;G06N3/08;G06F18/213;G06F18/2321;G06N3/0499;G06N3/0464;H02J103/30

摘要

本发明涉及智能电网状态监测与故障诊断技术领域，具体为一种基于深度学习的电流波形特征异常解析判别方法，包括：提取配电线路信号的工频与高频离散序列；融合基波包络特征构建多模态负荷寻址矩阵，将其输入神经架构搜索网络，通过软路由门控机制动态激活目标深度网络中匹配的卷积分支；将高频序列映射为相空间轨迹矩阵，经激活分支执行时空解耦计算并提取畸变特征；调整全连接层偏置生成动态裕度判别界，输出异常确信度概率。本发明通过多维特征重构与边缘算力自适应动态路由，结合方差惩罚裕度补偿机制，有效滤除复杂背景噪声并减轻模型误判，改善了异常判别的抗干扰能力与计算效率。

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许可费

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