[发明专利]基于深度学习进行高压电力电缆局部放电现象检测方法在审
| 申请号： | 202010330069.6 | 申请日： | 2020-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN111579939A | 公开（公告）日： | 2020-08-25 |
| 发明（设计）人： | 孙美君;许广远;王征 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G01R31/12 | 分类号： | G01R31/12;G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 李林娟 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习进行高压电力电缆局部放电现象检测方法，所述方法包括：对原始高压电力电缆电压时序信号数据进行预处理，获取高压电力线路信号的特征，如不需进行数据预处理，则跳过本步骤；将预处理过的高压电力电缆电压时序信号或未处理过的信号转换为局部放电现象检测模型输入的时间序列数据；经过训练集的训练得到最终的局部放电现象检测模型，并根据评估指标判断检测模型的性能，然后对检测模型进行改进，直到获取到一个效果满意的模型。本发明从而能够较为准确的判断监测到的某段高压电力线路电压时序信号中是否出现了局部放电现象。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 进行 高压 电力电缆 局部 放电 现象 检测 方法 | ||
【主权项】：
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