本文關(guān)鍵詞：用于局部放電模式識(shí)別的深度置信網(wǎng)絡(luò)方法

  更多相關(guān)文章： 氣體絕緣電器 局部放電 深度置信網(wǎng)絡(luò) 模式識(shí)別 識(shí)別準(zhǔn)確率

【摘要】：氣體絕緣電器(gas insulated switchgear,GIS)內(nèi)部絕緣缺陷產(chǎn)生的局部放電(partial discharge,PD),特征表現(xiàn)較復(fù)雜,分散性大,易受運(yùn)行環(huán)境影響,而基于PD統(tǒng)計(jì)特征模式識(shí)別的傳統(tǒng)方法,特征量選取主觀性較強(qiáng),且容易丟失部分特征信息,尤其對(duì)自由金屬微粒類型缺陷識(shí)別率較低。因此,提出了一種基于深度置信網(wǎng)絡(luò)(deep belief nets,DBN)的GIS設(shè)備內(nèi)部PD模式識(shí)別方法,DBN能從數(shù)據(jù)中自主學(xué)習(xí)出高階特征,避免了特征量選取的主觀影響,能較好識(shí)別自由金屬微粒類型缺陷,且識(shí)別用時(shí)遠(yuǎn)低于支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(back propagation neural networks,BPNN)算法,作為對(duì)GIS設(shè)備PD模式識(shí)別的新方法具有一定的實(shí)用價(jià)值。
【作者單位】： 武漢大學(xué)電氣工程學(xué)院;國網(wǎng)山東省電力公司電力科學(xué)研究院;
【關(guān)鍵詞】： 氣體絕緣電器 局部放電 深度置信網(wǎng)絡(luò) 模式識(shí)別 識(shí)別準(zhǔn)確率
【基金】：國家863高技術(shù)基金項(xiàng)目(2015 AA050204)~~
【分類號(hào)】：TM855
【正文快照】： 0引言氣體絕緣電器(gas insulated switchgear,GIS)具有占地面積小、安全穩(wěn)定性高、電磁污染低等優(yōu)點(diǎn),得到了越來越廣泛的應(yīng)用[1-4]。然而在生產(chǎn)、運(yùn)輸、安裝和長期運(yùn)行的過程中,GIS設(shè)備內(nèi)部不可避免存在的各種絕緣缺陷是誘發(fā)絕緣故障的主要因素。絕緣故障早期常以局部放電(pa

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：617607