基于深度信念网络的智能电能表失效率在线预计方法
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基于深度信念网络的智能电能表失效率在线预计方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明涉及一种基于深度信念网络的智能电能表失效率在线预计方法,包括以下步骤:步骤1、计算关键元器件基本失效率;步骤2、计算智能电能表基本失效率;步骤3、计算出智能电能表实际失效率;步骤4、搭建深度信念网络模型,确定网络的输入为步骤2中的智能电能表基本失效率及现场环境温度和现场工作电应力水平、输出为步骤3中的智能电能表实际失效率;步骤5、对步骤4所搭建深度信念网络模型进行训练,向网络中输入待预计电能表的基本失效率、实时的现场温度和实时的电应力水平,网络的输出即为预计的电能表失效率。本发明能够得出符合工作剖面的智能电能表失效率,为智能电能表的现场检测维修、前期可靠性设计等工作提供重要参考。
本发明涉及一种基于深度信念网络的智能电能表失效率在线预计方法,包括以下步骤:步骤1、计算关键元器件基本失效率;步骤2、计算智能电能表基本失效率;步骤3、计算出智能电能表实际失效率;步骤4、搭建深度信念网络模型,确定网络的输入为步骤2中的智能电能表基本失效率及现场环境温度和现场工作电应力水平、输出为步骤3中的智能电能表实际失效率;步骤5、对步骤4所搭建深度信念网络模型进行训练,向网络中输入待预计电能表的基本失效率、实时的现场温度和实时的电应力水平,网络的输出即为预计的电能表失效率。本发明能够得出符合工作剖面的智能电能表失效率,为智能电能表的现场检测维修、前期可靠性设计等工作提供重要参考。
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