基于卷积神经网络的多源局部放电模式识别

摘要：

为验证开关柜多源局部放电直接分类的可行性,设计了四种典型局部放电模型,采集单局部放电源和双局部放电源信号,并绘制PRPD图谱作为数据集,利用卷积神经网络(CNN)模型进行模式识别.实验以经典模型的性能作为参考,再对表现较好的模型进行优化,得到最终模型.实验结果表明,优化后的模型准确率均超过98.5％,且训练时长较经典模型明显减少,适用于多源局部放电模式识别.

关键词：多源局部放电、PRPD图谱、卷积神经网络、模式识别

分类号：TM835;TM85(高电压技术)

资助基金：福建省科技厅引导性项目;福建省科技厅引导性项目

在线出版日期：2023-11-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：24-31