基于深度卷积神经网络的GIS缺陷局部放电识别

来源 :太原学院学报（自然科学版） | 被引量 : 0次 | 上传用户：rrttwytpic

【摘要】

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为了实现气体绝缘金属开关设备(gas insulated switchgear,GIS)缺陷类型的判别,在实验室以GIS设备为试验对象,设置了自由金属微粒、绝缘子表面微粒、母线金属毛刺、外壳金属毛刺、悬浮电位和绝缘子气泡六种缺陷,对GIS设备施加高压以产生局部放电,应用特高频法对局部放电信号进行检测,提取了缺陷脉冲相位分布模式(phase resolved defect pulse,PRDP)特征图谱.利用深度学习的开源框架Caffe搭建AlexNet卷积神经网络来实现PRDP模式识别,与传统的传统模式识

【作者】

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戴立庆林恒青张旭魏孟刚

【机构】

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福建船政交通职业学院机械与智能制造学院,福建福州 350007;中电普瑞电力工程有限公司研发中心,北京 100089;中电普瑞电力工程有限公司工程中心,北京 100089

【出处】

：

太原学院学报（自然科学版）

【发表日期】

：

2021年4期

【关键词】

：

气体绝缘金属开关设备(GIS) 局部放电(PD) 特高频(UHF) 深度卷积神经网络模式识别

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