基于S变换和深度置信网络的变压器局部放电模式识别OACSTPCD
Pattern Recognition on Partial Discharge Signals of Transformers Based on S-transform and Deep Belief Network
针对目前常用的浅层模式识别方法无法有效处理高维特征量的问题,提出一种基于深度置信网络(deepbelief network,DBN)的局部放电模式识别方法,并提出在DBN学习过程中采用自适应学习率来控制其在全局和局部的寻优能力.该方法首先对局部放电信号进行S变换得到二维时频矩阵;其次考虑时频矩阵中特征量之间的相关性和计算复杂度,对二维时频矩阵采用双向二维主成分分析(two-directional two-dimensional principal…查看全部>>
In allusion to the problem of common pattern recognition method in shallow architecture being unable to effectively handle with high dimensional feature,this paper presents a kind of partial discharge (PD) pattern recognition method based on deep belief network (DBN) and proposes to use self-adaptive learning rate to control global and partial optimizing ability in the DBN learning process.This method firstly uses S-transform on PD signals to obtain two-dime…查看全部>>
贾亚飞;朱永利;兰志堃;王刘旺
新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学),河北保定071003新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学),河北保定071003国网河北省电力公司保定供电公司,河北保定071000新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学),河北保定071003
信息技术与安全科学
电力变压器局部放电模式识别深度置信网络S变换
power transformerpartial dischargepattern recognitiondeep belief networkS-transform
《广东电力》 2017 (1)
基于云平台的电网设备监测井喷大数据的接收与并行分析
108-115,8
国家自然科学基金(51677072)资助项目中央高校基本科研业务费专项资金资助(2016XS101)
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