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本发明揭示一种基于深度置信网络的换流站二次回路异常识别和预警方法，利用二次回路智能分析系统，建立互感器线圈历史异常数据集和正常数据集，结合故障设备部位、故障原因以及运维检修导则，汇总形成典型故障处理知识库；根据互感器线圈历史异常数据，结合实际运维经验，构成带标签的故障部位样本集；建立DBN模型，利用带有故障分类标签的训练集对DBN模型进行无监督逐层训练，最终形成诊断模型；按照分类规则，将待分类样本输入步骤3训练好的诊断模型，输出得到具体分类以及不同分类n下的误差值；并将误差值预警信息发送到二次回
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112345872 A
(43)申请公布日 2021.02.09
(21)申请号 202011416913.3 G01R 35/02 (2006.01)
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