【摘 要】
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10kV配网中为节省空间和提高安全性，T型电缆终端使用越来越多。准确鉴别电缆局部放电缺陷类型，有助于合理评估局放缺陷的危害性和定制解决措施。本文提出一种基于变分模态分解?维格纳威尔分布（VMD-WVD）与深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Networks， AlexNet）的10kV T型终端局放类型识别方法。通过搭建T型终端局放实验平台采集局放信号，获得局放信
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（编号：51807110）；
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10kV配网中为节省空间和提高安全性，T型电缆终端使用越来越多。准确鉴别电缆局部放电缺陷类型，有助于合理评估局放缺陷的危害性和定制解决措施。本文提出一种基于变分模态分解?维格纳威尔分布（VMD-WVD）与深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Networks， AlexNet）的10kV T型终端局放类型识别方法。通过搭建T型终端局放实验平台采集局放信号，获得局放信号VMD-WVD图谱灰度图像，利用AlexNet深度学习网络模型，识别局放信号VMD-WVD图谱灰度图像缺陷类型。同时，以传统的基于支持向量机和主成分分析法与本文方法的识别结果比较，结果表明本文所采用的识别方法具有更高的正确识别率。
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