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摘要
受到虚假数据干扰，导致高压开关柜负荷数据挖掘结果误差大，针对该问题，提出了基于深度学习的高压开关柜负荷数据智能挖掘系统设计。使用ARM+DSP双CPU结构，对适配器代理初始化，并采用双臂螺旋天线，设计负荷数据监测器，检测500～1 500 MHz频带内的局放信号，抑制噪声干扰；通过CAN总线或485总线，将监控信息传送到智能交换机，实现远程监控；根据断路器接触点及电流特性，设计了电流互感器，使感应电压的变化范围变小；构建空间中连续一组函数MMD，调整原有网络结构，建立深度学习挖掘模型，初始网络参数，消除网络中虚假数据，利用目标域数据对网络优化，结合挖掘引擎实现数据智能挖掘。由实验结果可知，该系统挖掘误差为0，具有精准挖掘效果。
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