[发明专利]一种识别高压线缆局部放电的方法及装置有效
| 申请号： | 201910349794.5 | 申请日： | 2019-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN110070179B | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 高岩;姜凯;于治楼 | 申请（专利权）人： | 山东浪潮科学研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/0464 | 分类号： | G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08;G01R31/12 |
| 代理公司： | 济南信达专利事务所有限公司 37100 | 代理人： | 李世喆 |
| 地址： | 250000 山东省济*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种识别高压线缆局部放电的方法及装置，该方法，包括：预先采集至少一个样本高压线缆中的多个电压序列样本，并确定在采集每个电压序列样本的过程中是否存在局部放电；预先设置卷积神经网络模型；利用多个电压序列样本以及每个电压序列样本对应的是否存在局部放电的结果，对卷积神经网络模型进行训练，训练出识别准确率高于预设值的目标卷积神经网络模型；采集待识别的高压线缆的目标电压序列；将目标电压序列输入到目标卷积神经网络模型中；利用目标卷积神经网络模型确定待识别的高压线缆是否存在局部放电。本发明提供了一种识别高压线缆局部放电的方法及装置，能够更加方便的识别出高压线缆是否存在局部放电的情况。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 识别 高压 线缆 局部 放电 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种识别高压线缆局部放电的方法，其特征在于，预先采集至少一个样本高压线缆中的多个电压序列样本，并确定在采集每个所述电压序列样本的过程中是否存在局部放电；预先设置用于识别高压线缆局部放电的卷积神经网络模型；利用所述多个电压序列样本以及每个所述电压序列样本对应的是否存在局部放电的结果，对所述卷积神经网络模型进行训练，训练出识别准确率高于预设值的目标卷积神经网络模型；包括：采集待识别的高压线缆的目标电压序列；将所述目标电压序列输入到所述目标卷积神经网络模型中；利用所述目标卷积神经网络模型确定所述待识别的高压线缆是否存在局部放电。
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