基于CNN-LSTM深度学习架构的开关柜绝缘状态监测方法及系统

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202510403902.8

申请日：

2025-04-01

公开(公告)号：

CN120372281A

公开(公告)日：

2025-07-25

发明(设计)人：

吴喜春周静潘郁李军俞翰闵鹏林锋赵宇辉周冉冉潘雅清司马紫豪林琳李舒婵陈庆

申请人：

国网湖北省电力有限公司宜昌供电公司

申请人地址：

443000 湖北省宜昌市沿江大道117号

IPC主分类号：

G06F18/214

IPC分类号：

G01R31/12 G01R31/327 G01D21/02 G06F18/213 G06F18/15 G06N3/0464 G06N3/0442 G06N3/08

代理机构：

宜昌市三峡专利事务所 42103

代理人：

易书玄

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

湖北省宜昌市

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2025-08-12	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06F 18/214申请日:20250401
2025-07-25	公开	公开

共 50 条

[1]

基于CNN-LSTM及深度学习的时空组合预测方法 [P].

廖雪超 ;

柯鹏 ;

陈才圣 ;

程轶群 ;

马亚文 ;

黄相 .

中国专利 :CN113673775A ,2021-11-19

[2]

基于CNN-LSTM及深度学习的时空组合预测方法 [P].

廖雪超 ;

柯鹏 ;

陈才圣 ;

程轶群 ;

马亚文 ;

黄相 .

中国专利 :CN113673775B ,2024-10-25

[3]

基于综合CNN-LSTM的岩爆状态预测方法 [P].

徐方远 ;

刘宝举 ;

刘慧敏 ;

邓敏 .

中国专利 :CN110472729A ,2019-11-19

[4]

基于CNN-LSTM的建筑能耗预测方法和系统 [P].

李威葳 ;

封智博 ;

张超 .

中国专利 :CN113205203A ,2021-08-03

[5]

基于深度学习的开关柜故障诊断方法及系统 [P].

周永品 ;

李周青 ;

周博展 .

中国专利 :CN117590142A ,2024-02-23

[6]

基于深度学习的开关柜故障诊断方法及系统 [P].

周永品 ;

李周青 ;

周博展 .

中国专利 :CN117590142B ,2024-03-22

[7]

基于CNN-LSTM深度学习方法及多属性时序数据的故障诊断方法 [P].

张强 ;

黄挺 ;

陆效农 ;

杨善林 ;

赵爽耀 ;

吴齐 .

中国专利 :CN109814523A ,2019-05-28

[8]

一种基于CNN-LSTM深度学习模型的卫星通信频谱异常检测与抗干扰增强方法 [P].

齐裕佳 ;

申珉贤 ;

季铭仪 ;

王泽渝 ;

孙锦鸿 ;

黄龚睿 ;

邹镇声 ;

赵海涛 ;

徐波 ;

孔槐聪 .

中国专利 :CN120582671A ,2025-09-02

[9]

基于深度学习混合CNN-LSTM模型的台风预测方法 [P].

汪祥 ;

陈睿 ;

张卫民 ;

李金才 ;

李小勇 ;

朱啸宇 .

中国专利 :CN109902885B ,2019-06-18

[10]

高压开关柜绝缘状态监测方法及系统 [P].

李建勋 ;

孙海雄 ;

王海军 .

中国专利 :CN107102242A ,2017-08-29

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