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本发明提供一种基于GAN和CNN模型的电力系统故障诊断方法及系统，通过对高压直流系统实时监测数据的采集、预处理、生成对抗网络训练、卷积神经网络训练和系统故障诊断等步骤实现故障检测和诊断。通过将原始数据输入到1D‑GAN中进行模型训练，可以生成虚拟的故障数据以扩充训练数据集；通过将扩充的原始数据集划分为训练集和测试集，用训练集作为1D‑CNN的输入，进行模型训练，在训练完成后用测试集对模型的性能和准确性进行测试，建立最终的电力系统故障诊断模型。与传统的故障诊断方法相比，该方法具有更高的准确率和更快
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 116776250 A
(43)申请公布日 2023.09.19
(21)申请号 202310912410.2 (51)Int.Cl .
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