恭喜湖南科技大學劉仙萍獲國家專利權
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龍圖騰網恭喜湖南科技大學申請的專利一種基于DBN與粗糙集神經網絡的配電網缺相故障診斷方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116626434B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210925326.X，技術領域涉及：G01R31/08；該發明授權一種基于DBN與粗糙集神經網絡的配電網缺相故障診斷方法是由劉仙萍;鐘沅均;寧璐瑤;張美琪;肖華根設計研發完成，并于2022-08-03向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于DBN與粗糙集神經網絡的配電網缺相故障診斷方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于DBN與粗糙集神經網絡的配電網缺相故障診斷方法，包括：獲取JP柜內終端檢測設備采集的負荷分配開關的進線側電壓參數、出線側電壓與電流參數、JP柜內空氣溫度等樣本數據；對采集數據進行數據預處理，輸入樣本數據到深度置信網絡進行訓練；對深度置信網絡的輸出標簽進行特征量和參數提取；將特征量和參數標簽導入粗糙集模型進行約簡；采用RBF神經網絡進行學習訓練和故障診斷，輸出配電網缺相故障診斷結果。本發明結合深度置信網絡和粗糙神經網絡對配電網缺相故障進行診斷，參數提取能力和泛化能力較好，具有較好的容錯性，解決了配電網缺相工況故障識別率低的問題，實現配電網缺相故障的精確、快速診斷。
本發明授權一種基于DBN與粗糙集神經網絡的配電網缺相故障診斷方法在權利要求書中公布了：1.一種基于DBN與粗糙集神經網絡的配電網缺相故障診斷方法，其特征在于包括以下步驟：步驟S11獲取JP柜內終端檢測設備采集的負荷分配開關的進線側電壓參數、出線側電壓與電流參數、JP柜內空氣溫度的樣本數據；步驟S12對采集數據進行數據預處理，輸入樣本數據到深度置信網絡，采用深度學習算法模型進行訓練；步驟S13對深度置信網絡的輸出標簽進行特征量和參數提取；步驟S14將特征量和參數標簽導入粗糙集模型進行約簡；步驟S15采用RBF神經網絡進行學習訓練和故障診斷，輸出配電網缺相故障診斷結果。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人湖南科技大學，其通訊地址為：411201 湖南省湘潭市雨湖區湖南科技大學土木工程學院607室；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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