金融界2024年10月22日消息，国家知识产权局信息显示，山西杉芸科技集团有限公司申请一项名为“基于深度学习的电力通信网故障预测方法、系统及装置”的专利，公开号CN 118764396 A，申请日期为2024年9月。

专利摘要显示，本发明公开了基于深度学习的电力通信网故障预测方法、系统及装置，涉及电力通信网故障预测技术领域。该基于深度学习的电力通信网故障预测方法，包括：将获取的历史电变量和历史磁变量进行整合处理，得到历史电磁综合数据集；基于历史电磁综合数据集对电力通信网故障预测模型进行训练和验证，所述电力通信网故障预测模型输出电力通信网发生故障的概率；基于训练验证完成的电力通信网故障预测模型对实时电变量和实时磁变量构成的实时电磁综合数据集进行预测，获得电力通信网实时故障概率；若电力通信网实时故障概率大于或等于设定的故障阈值概率，则基于实时电磁综合数据集分析得到电力通信网故障类型，通过电变量和磁变量的结合，电力通信网故障预测方法能够提供更全面、更高效、更精确的故障诊断和预测能力。

本文源自：金融界

作者：情报员