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申请/专利权人：湖南大学
摘要：本发明公开了一种基于改进变分量子阴影学习的电力变压器故障诊断方法，包括：采集变压器油中溶解气体数据，与预设变压器状态信息组成第一数据集；将第一数据集预处理得到第二数据集；将第二数据集按预设比例划分得到训练集和测试集；根据训练集对第一模型进行预设次数的训练，并在每次训练后根据测试集对第一模型进行性能评估；当性能评估结果不满足预设条件时调整第一模型的超参数后再进入下次训练；第一模型包括基于改进的VQSL框架的模型，改进的VQSL框架包括将参数共享的局部量子电路并行作用于与局部量子电路具有相同宽度的量子比特子集的第一模块；训练完成后得到第二模型；根据第二模型对变压器进行故障分类，完成变压器的故障诊断。
主权项：1.一种基于改进变分量子阴影学习的电力变压器故障诊断方法，其特征在于，包括：采集变压器油中的溶解气体历史数据，与预设变压器状态信息组成第一数据集；将所述第一数据集进行预处理，得到第二数据集；将所述第二数据集按预设比例进行划分，得到训练集和测试集；根据所述训练集对第一模型进行预设次数的训练，并在每次训练后根据所述测试集对第一模型进行性能评估；当性能评估结果不满足预设条件时，调整第一模型的超参数后再进入下次训练；所述第一模型包括基于改进的VQSL框架的模型，所述改进的VQSL框架包括将参数共享的局部量子电路并行作用于与所述局部量子电路具有相同宽度的量子比特子集的第一模块；训练完成后得到第二模型；根据所述第二模型对变压器进行故障分类，完成变压器的故障诊断。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南大学 基于改进变分量子阴影学习的电力变压器故障诊断方法
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