[发明专利]基于GA-BP神经网络开关柜绝缘缺陷检测方法及系统在审
| 申请号： | 201910281121.0 | 申请日： | 2019-04-09 |
| 公开（公告）号： | CN110321585A | 公开（公告）日： | 2019-10-11 |
| 发明（设计）人： | 张振宇;王天正;曹京津;刘建华;李小婧;王大伟;王志鹏;张秋实;闫忠凯 | 申请（专利权）人： | 国网山西省电力公司电力科学研究院;武汉珈铭凯尔电气科技发展有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50;G06N3/08;G01R31/12 |
| 代理公司： | 武汉智权专利代理事务所(特殊普通合伙) 42225 | 代理人： | 邱云雷 |
| 地址： | 030000*** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于GA‑BP神经网络开关柜绝缘缺陷检测方法及系统，所述开关柜为空气开关柜，该方法包括如下步骤：建立训练数据集，所述训练数据集包括正常工作时空气开关柜内气体种类及含量数据，以及在不同绝缘缺陷类型下发生局部放电时空气开关柜内气体种类及含量数据；构建GA‑BP神经网络模型；利用所述训练数据集对GA‑BP神经网络模型进行训练，得到具有识别空气开关柜绝缘缺陷功能的识别模型；周期性地测量待检测的空气开关柜内气体成分和含量；利用所述识别模型对测量的气体成分和含量进行识别，并输出识别结果。本发明提供的方法可以避免外界的干扰，从而提高了准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 空气开关柜 训练数据集 绝缘缺陷 开关柜 含量数据 检测 测量 绝缘缺陷类型 局部放电 神经网络 输出识别 准确率 构建 | ||
【主权项】：
1.一种基于GA‑BP神经网络开关柜绝缘缺陷检测方法，所述开关柜为空气开关柜，其特征在于，包括如下步骤：建立训练数据集，所述训练数据集包括正常工作时空气开关柜内气体种类及含量数据，以及在不同绝缘缺陷类型下发生局部放电时空气开关柜内气体种类及含量数据；构建GA‑BP神经网络模型；利用所述训练数据集对GA‑BP神经网络模型进行训练，得到具有识别空气开关柜绝缘缺陷功能的识别模型；周期性地测量待检测的空气开关柜内气体成分和含量；利用所述识别模型对测量的气体成分和含量进行识别，并输出识别结果。
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