公开(公告)号：CN112784499A

公开(公告)日：2021-05-11

申请号：CN202110253268.6

申请日：2021-03-05

申请人： 云南电网有限责任公司电力科学研究院 ,  云南电网有限责任公司昆明供电局

发明人： 彭庆军 ,  郑泽忠 ,  马鹏程 ,  邹阅培 ,  侯安锴

IPC分类号： G06F30/27 ,  G06K9/62 ,  G06F119/02

摘要： 本申请的一种基于深度学习替代有限元分析的电抗器磁场仿真方法，涉及磁场仿真领域，包括获取电抗器的磁场数据以及电抗器基本参数；将磁场数据划分为训练数据集和测试数据集；对训练数据集进行预处理，得到特征向量值及对应特征值；将训练数据集对应的电抗器基本参数作为输入、将特征向量值作为输出，对深度学习模型进行训练；将测试数据集对应的电抗器基本参数输入到深度学习模型中，得到测试结果；对测试结果进行反处理，即得到电抗器磁场的仿真结果。本申请还包括一种电子设备，用于实现基于深度学习替代有限元分析的电抗器磁场仿真方法。本申请相比起有限元分析，预测速度明显更快，能够达到对磁场数据实时性预测的目的。

公开(公告)号：CN112784499B

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202110253268.6

申请日：2021-03-05

申请人： 云南电网有限责任公司电力科学研究院 ,  云南电网有限责任公司昆明供电局

发明人： 彭庆军 ,  郑泽忠 ,  马鹏程 ,  邹阅培 ,  侯安锴

IPC分类号： G06F30/27 ,  G06F18/2135 ,  G06F119/02

摘要： 本申请的一种基于深度学习替代有限元分析的电抗器磁场仿真方法，涉及磁场仿真领域，包括获取电抗器的磁场数据以及电抗器基本参数；将磁场数据划分为训练数据集和测试数据集；对训练数据集进行预处理，得到特征向量值及对应特征值；将训练数据集对应的电抗器基本参数作为输入、将特征向量值作为输出，对深度学习模型进行训练；将测试数据集对应的电抗器基本参数输入到深度学习模型中，得到测试结果；对测试结果进行反处理，即得到电抗器磁场的仿真结果。本申请还包括一种电子设备，用于实现基于深度学习替代有限元分析的电抗器磁场仿真方法。本申请相比起有限元分析，预测速度明显更快，能够达到对磁场数据实时性预测的目的。