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基于卷积神经网络的多源局部放电模式识别

来源：电工电气发布时间：2023-10-28 09:28 浏览次数：112

基于卷积神经网络的多源局部放电模式识别

余祉宏¹，邵振华²，冯旗¹

(1 温州大学电气与电子工程学院，浙江温州 325035；

　2 闽江学院计算机与控制工程学院，福建福州 350108)

摘要：为验证开关柜多源局部放电直接分类的可行性，设计了四种典型局部放电模型，采集单局部放电源和双局部放电源信号，并绘制 PRPD 图谱作为数据集，利用卷积神经网络 (CNN) 模型进行模式识别。实验以经典模型的性能作为参考，再对表现较好的模型进行优化，得到最终模型。实验结果表明，优化后的模型准确率均超过98.5%，且训练时长较经典模型明显减少，适用于多源局部放电模式识别。

关键词： 多源局部放电；PRPD 图谱；卷积神经网络；模式识别

中图分类号：TM835 ；TM85 文献标识码：A 文章编号：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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