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一种基于深度学习的一分类变压器故障检测模型的构建方法,包括:数据集预处理;构建并训练自动编码器;构建并训练基于支持向量的一分类网络;保存权重文件;测试基于支持向量的一分类网络;本发明通过自监督学习方式,首先通过自动编码器对电力样本重建,然后使用SVDD模块在映射空间中选出具有代表性的样本即支持向量样本,调节SVDD惩罚因子C来对模型的映射空间约束,从而对异常样本具有高召回率和检测率等优点。此外,本发明针对大型变压器场景存在数据不平衡问题,监督式方法出现的异常样本低召回率问题提供一种解决途径。
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117409248A
(43)申请公布日2024.01.16
(21)申请号202311408619.1
(22)申请日2023.10.27
(71)申请人陕西师范大学
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