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基于深度残差网络的GIS局部放电PRPD谱图模式识别
被引量：
37
1
作者
许辰航
陈继明
+3 位作者
刘伟楠
吕智
李鹏
朱明晓
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期1113-1123,共11页
为了研究气体绝缘组合电器(gasinsulatedswitchgear,GIS)局部放电脉冲相位分布(phaseresolvedpartial discharge,PRPD)谱图的模式识别,解决传统的统计参数分析方法识别准确率低的问题,该文提出了一种基于深度残差网络的GIS局部放电PRPD...
为了研究气体绝缘组合电器(gasinsulatedswitchgear,GIS)局部放电脉冲相位分布(phaseresolvedpartial discharge,PRPD)谱图的模式识别,解决传统的统计参数分析方法识别准确率低的问题,该文提出了一种基于深度残差网络的GIS局部放电PRPD谱图模式识别方法。首先,设计并搭建了GIS中4类典型局部放电缺陷的实验模型并采集实验数据;然后,利用条件生成对抗网络对PRPD谱图训练集进行数据扩充;最后,利用深度残差网络提取每类缺陷的PRPD谱图特征并将其分类。实验结果表明,该方法相较于普通卷积神经网络和统计参数分析方法,其识别准确率有明显提升,最高可达98.75%。研究结果表明所提方法能有效区分出GIS中4类典型的局部放电缺陷类型,在工程实际中有良好的应用前景。
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关键词
局部放电
模式识别
局部放电脉冲相位分布谱图
卷积神经网络
条件生成对抗网络
深度残差网络
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职称材料
题名
基于深度残差网络的GIS局部放电PRPD谱图模式识别
被引量：
37
1
作者
许辰航
陈继明
刘伟楠
吕智
李鹏
朱明晓
机构
中国
石油
大学(华东)新能源学院
国家电网
有限公司
中石化江汉石油设计有限公司
出处
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期1113-1123,共11页
基金
国家自然科学基金(52007198)。
文摘
为了研究气体绝缘组合电器(gasinsulatedswitchgear,GIS)局部放电脉冲相位分布(phaseresolvedpartial discharge,PRPD)谱图的模式识别,解决传统的统计参数分析方法识别准确率低的问题,该文提出了一种基于深度残差网络的GIS局部放电PRPD谱图模式识别方法。首先,设计并搭建了GIS中4类典型局部放电缺陷的实验模型并采集实验数据;然后,利用条件生成对抗网络对PRPD谱图训练集进行数据扩充;最后,利用深度残差网络提取每类缺陷的PRPD谱图特征并将其分类。实验结果表明,该方法相较于普通卷积神经网络和统计参数分析方法,其识别准确率有明显提升,最高可达98.75%。研究结果表明所提方法能有效区分出GIS中4类典型的局部放电缺陷类型,在工程实际中有良好的应用前景。
关键词
局部放电
模式识别
局部放电脉冲相位分布谱图
卷积神经网络
条件生成对抗网络
深度残差网络
Keywords
partial discharge
pattern recognition
phase resolved partial discharge spectrum
convolutional neural network
conditional generative adversarial network
deep residual network
分类号
TM855 [电气工程—高电压与绝缘技术]
TM595 [电气工程—电器]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度残差网络的GIS局部放电PRPD谱图模式识别
许辰航
陈继明
刘伟楠
吕智
李鹏
朱明晓
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
37
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