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基于声光融合成像特征解析的电力设备局部放电精细识别方法研究
1
作者
马富齐
穆睿昕
+3 位作者
贾嵘
王波
赵宇航
马恒瑞
《电力系统保护与控制》
北大核心
2025年第11期51-62,共12页
局部放电是表征电力设备绝缘状态的重要指标,研究局部放电辨识对保障电力设备及电网安全运行意义重大。然而局部放电信号微弱,不同类型局部放电特征差异小,现有基于单数据源的局部放电监测方法信息利用率低、辨识精度有限。为此,提出了...
局部放电是表征电力设备绝缘状态的重要指标,研究局部放电辨识对保障电力设备及电网安全运行意义重大。然而局部放电信号微弱,不同类型局部放电特征差异小,现有基于单数据源的局部放电监测方法信息利用率低、辨识精度有限。为此,提出了一种基于声光融合成像特征解析的电力设备局部放电精细识别方法。首先,对采集到的放电音频和声像图进行滑动特征提取,构成声光融合特征矩阵。其次,将特征矩阵嵌入多元时间序列,利用门控双轴编码模型并行地从时间轴方向和特征轴方向进行信息抽取、权重分配及特征重组。最后,计算重组特征向量属于各个类别的概率,实现局部放电高精度辨识。结果表明,所提方法能够实现对多种放电类型的精确识别,其准确率可达98.32%,相较基于单数据源特征的局部放电辨识表现出更好的检测效果。
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关键词
局部放电
声光
融合
成像
多元特征解析
时间序列
模式识别
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职称材料
题名
基于声光融合成像特征解析的电力设备局部放电精细识别方法研究
1
作者
马富齐
穆睿昕
贾嵘
王波
赵宇航
马恒瑞
机构
西安理工大学电气工程学院
武汉大学电气与自动化学院
出处
《电力系统保护与控制》
北大核心
2025年第11期51-62,共12页
基金
陕西省自然科学基础研究计划(2024JC-YBQN-0433)
国家科技部高端外国专家引进计划(G2023041010L)。
文摘
局部放电是表征电力设备绝缘状态的重要指标,研究局部放电辨识对保障电力设备及电网安全运行意义重大。然而局部放电信号微弱,不同类型局部放电特征差异小,现有基于单数据源的局部放电监测方法信息利用率低、辨识精度有限。为此,提出了一种基于声光融合成像特征解析的电力设备局部放电精细识别方法。首先,对采集到的放电音频和声像图进行滑动特征提取,构成声光融合特征矩阵。其次,将特征矩阵嵌入多元时间序列,利用门控双轴编码模型并行地从时间轴方向和特征轴方向进行信息抽取、权重分配及特征重组。最后,计算重组特征向量属于各个类别的概率,实现局部放电高精度辨识。结果表明,所提方法能够实现对多种放电类型的精确识别,其准确率可达98.32%,相较基于单数据源特征的局部放电辨识表现出更好的检测效果。
关键词
局部放电
声光
融合
成像
多元特征解析
时间序列
模式识别
Keywords
partial discharge
acoustic-optical fusion imaging
multivariate feature analysis
time series
pattern recognition
分类号
TM855 [电气工程—高电压与绝缘技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于声光融合成像特征解析的电力设备局部放电精细识别方法研究
马富齐
穆睿昕
贾嵘
王波
赵宇航
马恒瑞
《电力系统保护与控制》
北大核心
2025
0
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