[发明专利]一种基于深度学习的接地网腐蚀预测方法在审
| 申请号： | 202010330265.3 | 申请日： | 2020-04-24 |
| 公开（公告）号： | CN111610406A | 公开（公告）日： | 2020-09-01 |
| 发明（设计）人： | 李文彬;王勇;冯砚厅;徐雪霞;王庆;敬尚前;陈二松 | 申请（专利权）人： | 国网河北省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司;国网河北能源技术服务有限公司 |
| 主分类号： | G01R31/08 | 分类号： | G01R31/08;G01N17/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 石家庄新世纪专利商标事务所有限公司 13100 | 代理人： | 张晓佩 |
| 地址： | 050000 河*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的接地网腐蚀预测方法，包括以下步骤：土壤样本点获取；接地网腐蚀样本点的获取；深度学习网络的构建；构建土壤样本的深度学习模型；构建接地网腐蚀的深度学习模型；模型验证；基于深度学习模型通过当地气象站的气象数据对变电站实际运行接地网腐蚀情况进行实时估计。本发明可直接通过当地气象站的气象数据对变电站实际运行接地网腐蚀情况进行实时估计。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 接地 腐蚀 预测 方法 | ||
【主权项】：
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