发明公开
- 专利标题: 一种基于迁移学习的电能表故障分类方法及装置
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申请号: CN202410561513.3申请日: 2024-05-08
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公开(公告)号: CN118484703A公开(公告)日: 2024-08-13
- 发明人: 孟之航 , 高欣 , 李保丰 , 翟峰 , 赵兵 , 郜波 , 秦煜 , 陈昊 , 梁晓兵 , 郑安刚 , 许斌 , 徐萌 , 冯云 , 赵英杰 , 卢建生 , 任宇路 , 石智珩 , 谢振刚 , 杨子成 , 杨帅
- 申请人: 北京邮电大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网山西省电力公司 , 国网山西省电力公司营销服务中心
- 申请人地址: 北京市海淀区西土城路10号; ; ;
- 专利权人: 北京邮电大学,中国电力科学研究院有限公司,国网山西省电力公司,国网山西省电力公司营销服务中心
- 当前专利权人: 北京邮电大学,中国电力科学研究院有限公司,国网山西省电力公司,国网山西省电力公司营销服务中心
- 当前专利权人地址: 北京市海淀区西土城路10号; ; ;
- 代理机构: 北京工信联合知识产权代理有限公司
- 代理商 刘爱丽
- 主分类号: G06F18/24
- IPC分类号: G06F18/24 ; G06N3/096 ; G06N3/09
摘要:
本发明公开了一种基于迁移学习的电能表故障分类方法及装置。其中,方法包括:收集电能表的历史故障数据样本集;分别遍历历史故障数据样本集中的每一故障类别样本,将该故障类别下所有样本作为少数类样本集,其余各故障类别的样本作为多数类样本集,生成多个二类数据集;根据预先训练的迁移数据选择器以及迁移任务监督器,分别对多个二类数据集进行对抗迭代,生成多个迁移数据集;分别将多个迁移数据集输入至少数类样本生成模型中,生成多个平衡样本集分别训练分类器,生成多个故障类别分类器;将实时采集的待测故障数据分别输入至多个故障类别分类器,输出多个故障类别概率,并选取多个故障类别概率中最大值作为待测故障数据的故障类别。