买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉广东电网有限责任公司中山供电局申请的专利一种基于长短时记忆网络的配网电缆状态评估方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117171642B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311136476.3，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于长短时记忆网络的配网电缆状态评估方法及系统是由董芝春;冯宝;周慧彬;胡筱曼;曾宏毅;吴奕泓;陈权设计研发完成，并于2023-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于长短时记忆网络的配网电缆状态评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于长短时记忆网络的配网电缆状态评估方法及系统，涉及配网电缆评估技术领域，通过采集与配网电缆运绝缘状态相关的历史特征参数以及与其对应配网电缆的历史绝缘状态；利用加权Bagging算法对历史特征参数进行融合，得到加权后的融合特征参数；构建基于长短时记忆网络的配网电缆绝缘状态评估模型；基于加权后的融合特征参数以及对应配网电缆的历史绝缘状态训练配网电缆绝缘状态评估模型，将待评估配网电缆的特征参数输入到所述配网电缆绝缘状态评估模型，得到评估结果。本发明实时采集配网电缆的特征参数，并输入到训练完成的配网电缆绝缘状态评估模型中，可自动评估配网电缆的状态，实现配网电缆的全天候、在线监测。

本发明授权一种基于长短时记忆网络的配网电缆状态评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于长短时记忆网络的配网电缆状态评估方法，其特征在于，包括： 采集与配网电缆运绝缘状态相关的历史特征参数以及与其对应配网电缆的历史绝缘状态； 利用加权Bagging算法对所述历史特征参数进行融合，得到加权后的融合特征参数； 构建基于长短时记忆网络的配网电缆绝缘状态评估模型； 基于加权后的融合特征参数以及对应配网电缆的历史绝缘状态训练配网电缆绝缘状态评估模型，得到训练好的配网电缆绝缘状态评估模型； 将待评估配网电缆的特征参数输入到所述配网电缆绝缘状态评估模型，得到评估结果； 训练配网电缆绝缘状态评估模型的具体过程包括： 初始化LSTM网络结构：设置LSTM隐藏单元的数量numHiddemUnits＝40，类别数量numClass＝4，特征维数D＝14，最大迭代轮数maxEpoch＝40，批大小miniBatchSize＝512，以及选择使用随机梯度下降作为优化算法，选择交叉熵损失作为损失函数；将所述加权后的融合特征参数以及对应配网电缆的历史绝缘状态作为LSTM网络的输入，开始训练LSTM模型，其中训练过程为迭代过程，每一次迭代通过前向传播计算交叉熵损失，最小化目标函数，并反向传播更新模型参数； 在一个LSTM单元中，LSTM接受当前的融合特征参数fi作为输入，并输出隐藏状态和单元状态作为下一阶段的输入，其中d为输出向量维数；LSTM网络包含三个门：输入门，遗忘门和输出门，还有一个控制门，分别为对应的权重矩阵；记Hi由当前阶段输入特征向量fi和上一阶段输出隐藏状态hi拼接而成，那么输出的隐藏状态hi+1和单元状态ci+1通过如下公式更新： c i+1＝gf⊙ci+gi⊙gg; h i+1＝go⊙tanhci; 式中σ表示sigmoid函数，⊙表示对应元素相乘； 在利用加权Bagging算法对所述历史特征参数进行融合之前，还包括，构造栈式深度自动编码器网络对采集的与配网电缆运绝缘状态相关的历史特征参数以及与其对应配网电缆的历史绝缘状态进行清洗，利用所述栈式深度自动编码器网络对配网电缆特征参数信息进行降维处理； 还包括： 采用传感器实时采集待评估配网电缆的特征参数； 将采集的特征参数输入到训练完成的所述栈式深度自动编码器网络中进行降噪、降维处理，得到洁净的、低维度的特征参数； 将处理后的特征参数据输入到训练完成的配网电缆绝缘状态评估模型中，完成配网电缆绝缘状态的评估； 还包括通过如下评价所述配网电缆绝缘状态评估模型的性能： 其中，TestData为测试数据集，QF表示配网电缆绝缘状态评估模型F在测试数据集上AUC值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东电网有限责任公司中山供电局，其通讯地址为：528405 广东省中山市东区博爱六路68号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。