基于多通道卷积神经网络的油纸绝缘局部放电模式识别方法OA北大核心CSTPCD
Pattern Recognition Method of Partial Discharge in Oil-paper Insulation Based on Mul-ti-channel Convolutional Neural Network
为有效诊断高压输变电设备的绝缘状态,保证高压输电系统的安全稳定运行,提出了一种基于多通道卷积神经网络的油纸绝缘局部放电模式识别方法.首先,搭建了工频至低频局部放电试验平台,获取了 50、30、5 Hz外施电压下4类典型缺陷的局部放电相位分布图谱,并通过重采样、调幅移相、噪声模拟等对其进行了样本扩充预处理.然后,搭建了具备3通道输入的卷积神经网络,通过该卷积神经网络将不同频率外施电压下同一缺陷的局部放电相位分布图谱进行了通道级无损融合,并对融合后的…查看全部>>
陈健宁;周远翔;白正;赵云舟;张云霄;张灵
清华大学电机系电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室,北京100084清华大学电机系电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室,北京100084新疆大学电气工程学院电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室风光储分室,乌鲁木齐830047清华大学电机系电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室,北京100084新疆大学电气工程学院电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室风光储分室,乌鲁木齐830047清华大学电机系电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室,北京100084
多通道卷积神经网络油纸绝缘局部放电模式识别
《高电压技术》 2022 (5)
1705-1715,11
国家重点研发计划(2017YFB0902704)国家电网有限公司科技项目(5204XQ19004C00K).
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