公开(公告)号：CN116452542A

公开(公告)日：2023-07-18

申请号：CN202310419879.2

申请日：2023-04-19

Applicant: 华北电力大学(保定) ,  中国电力科学研究院有限公司

Inventor： 刘云鹏 ,  闫泽玉 ,  杨洋

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/40 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/08 ,  G06N3/09 ,  G01R31/12

Abstract: 本发明公开了一种基于神经监督决策树的GIS局部放电缺陷诊断方法，涉及电力设备绝缘状态诊断技术领域，包括以下步骤：基于AGNES算法进行凝聚层次聚类，构建决策树结构，作为诱导层对CNN神经网络的最终线性全连接层进行替换，并将CNN神经网络的输出向量作为监督层，对诱导层的输出进行监督修正，构建改进CNN神经网络；通过采集GIS的局部放电相位分布图谱，作为数据集，对改进CNN神经网络进行训练，构建神经网络模型，用于识别目标GIS是否存在局部放电缺陷；本发明解决了可解释缺陷识别算法准确率低、现场检修人员信任度低、深度识别黑盒问题，实现GIS局部放电高准确率下的可解释故障诊断。