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申请/专利权人：国网北京市电力公司;国家电网有限公司
摘要：本发明公开了一种基于流形聚类学习的老化段定位方法、系统、计算机设备以及计算机可读存储介质，属于数据处理技术领域，方法包括：获取数据样本，数据样本包括共模漏电流信号；结合马氏距离与散度，计算各个数据样本之间的距离度量值；根据距离度量值，构建基于流形聚类学习的老化段定位模型；通过逐步融合的方式，对基于流形聚类学习的老化段定位模型进行求解；根据基于流形聚类学习的老化段定位模型的聚类结果，确定老化位置。本发明通过基于流形聚类学习的老化段定位模型从测量的共模漏电流信号中提取出早期老化的位置特征，无需依赖于行波注入，提升了对于多种局部老化模式的适应性，提升了电缆局部老化段定位的实时性，并更易于在线实现。
主权项：1.一种基于流形聚类学习的老化段定位方法，其特征在于，包括：S1：获取数据样本，所述数据样本包括共模漏电流信号；S2：结合马氏距离与散度，计算各个数据样本之间的距离度量值；S3：根据所述距离度量值，构建基于流形聚类学习的老化段定位模型；S4：通过逐步融合的方式，对基于流形聚类学习的老化段定位模型进行求解；S5：根据基于流形聚类学习的老化段定位模型的聚类结果，确定老化位置。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网北京市电力公司 国家电网有限公司 一种基于流形聚类学习的老化段定位方法、系统及设备
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