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期刊號： CN32-1800/TM| ISSN1007-3175

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基于卷積神經網絡的多源局部放電模式識別

來源：電工電氣發(fā)布時間：2023-10-28 09:28 瀏覽次數：215

基于卷積神經網絡的多源局部放電模式識別

余祉宏1，邵振華2，馮旗1
(1 溫州大學 電氣與電子工程學院，浙江 溫州 325035；
　2 閩江學院 計算機與控制工程學院，福建 福州 350108)
 
    摘 要：為驗證開關柜多源局部放電直接分類的可行性，設計了四種典型局部放電模型，采集單局部放電源和雙局部放電源信號，并繪制 PRPD 圖譜作為數據集，利用卷積神經網絡 (CNN) 模型進行模式識別。實驗以經典模型的性能作為參考，再對表現較好的模型進行優(yōu)化，得到最終模型。實驗結果表明，優(yōu)化后的模型準確率均超過98.5%，且訓練時長較經典模型明顯減少，適用于多源局部放電模式識別。
    關鍵詞： 多源局部放電；PRPD 圖譜；卷積神經網絡；模式識別
    中圖分類號：TM835 ；TM85     文獻標識碼：A     文章編號：1007-3175(2023)10-0024-08
 
Multi-Source Partial Discharge Pattern Recognition Based on
Convolution Neural Network
 
YU Zhi-hong1, SHAO Zhen-hua2, FENG Qi1
（1 College of Electrical and Electronic Engineering, Wenzhou University, Wenzhou 325035, China;
2 College of Computer and Control Engineering, Minjiang University, Fuzhou 350108, China）
 
    Abstract: In order to verify the feasibility of directly classifying multi-source partial discharge in switchgears, four typical partial discharge models are designed. They collect signals of single and double partial discharge sources, draw PRPD map as the data set, and adopt the Convolution Neural Network(CNN) model to recognize patterns. The experiment, taking the performance of classical model as the reference,optimizes models with better performance to screen the final model. According to the experimental results, the optimized model has the accuracy of more than 98.5% with less training time, which is suitable for the pattern recognition of multi-source partial discharge.
    Key words: multi-source partial discharge; PRPD map; convolution neural network; pattern recognition
 
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