[发明专利]一种GIS局部放电故障识别模型构建方法、装置及故障识别方法在审
| 申请号： | 201910673662.8 | 申请日： | 2019-07-24 |
| 公开（公告）号： | CN110261749A | 公开（公告）日： | 2019-09-20 |
| 发明（设计）人： | 王流火;谭令其;王增彬;孙帅 | 申请（专利权）人： | 广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力科学研究院 |
| 主分类号： | G01R31/12 | 分类号： | G01R31/12;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 黄忠;沈闯 |
| 地址： | 510600 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请提供了一种GIS局部放电故障识别模型构建方法、装置及故障识别方法，其中的模型构建方法包括：通过超高频监测法，获取GIS设备局部放电故障时的故障样本数据；根据故障样本数据，生成与故障样本数据相对应的PRPD二维谱图，并从PRPD二维谱图提取故障样本数据的局部放电特征参数；通过卷积神经网络对局部放电特征参数进行训练，得到局部放电故障识别模型。基于本申请建立的局部放电故障识别模型，通过将采集到的GIS设备的局部放电信号对应的PRPD二维谱图作为输入量，输入至局部放电故障识别模型中，由局部放电故障识别模型自动进行分析识别故障类型，避免了人为主观意识对判断结果的影响，解决了现有的GIS设备故障识别结果不准确的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 局部放电故障 故障样本 故障识别 模型构建 二维谱 局部放电特征 超高频 局部放电信号 卷积神经网络 故障类型 判断结果 监测法 输入量 申请 采集 主观 分析 | ||
【主权项】：
1.一种GIS局部放电故障识别模型构建方法，其特征在于，包括：通过超高频监测法，获取GIS设备局部放电故障时的故障样本数据；根据所述故障样本数据，生成与所述故障样本数据相对应的PRPD二维谱图，并从所述PRPD二维谱图提取所述故障样本数据的局部放电特征参数；通过卷积神经网络对所述局部放电特征参数进行训练，得到局部放电故障识别模型。
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