基于多尺度优化卷积神经网络的配电网电缆局部放电图像识别

摘要：

为实现配电网电缆故障的智能化、精准化诊断,提出一种基于多尺度优化卷积神经网络的配电网电缆故障诊断方法.针对电缆常出现的故障及其局部放电特征,设计了4种典型缺陷并搭建了局部放电测试平台,以局部放电图像为对象,研究了文中方法和多种深度学习方法的诊断效率.实验结果表明文中方法能够在单一框架内实现对故障类型的高精度分类,识别效率高于其他深度学习方法,同时提取出的多尺度局部放电特征也具有良好的表征性和鲁棒性,为局部放电特征提取提供新思路.

关键词：电缆、局部放电、卷积神经网络、多尺度、故障识别

所属期刊栏目：40

分类号：TM85(高电压技术)

在线出版日期：2023-11-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：105-111