公开(公告)号：CN114881065A

公开(公告)日：2022-08-09

申请号：CN202110162636.6

申请日：2021-02-05

Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院

Inventor： 邵先军 ,  李晨 ,  郑一鸣 ,  钱平 ,  詹江杨 ,  金凌峰 ,  盛骏 ,  穆海宝 ,  吴奕南 ,  岳龙 ,  徐健 ,  朱海貌

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G01R31/12

Abstract: 本发明公开了一种电力设备局部放电模式识别方法。本发明采用的技术方案为：采用Hilbert‑Huang变换对局部放电信号进行经验模态分解，得到信号的各个固有模态函数分量，并基于各个固有模态函数分量变换得到信号的Hilbert边际谱；采用稀疏自编码器对从Hilbert边际谱中提取的特征信息进行无监督机器学习，输出结果用于初始化深度神经网络，对深度神经网络执行预训练过程，获得训练好的DNN分类器，采用训练好的DNN分类器对采集到的局部放电信号进行模式识别。本发明的网络训练时间短、收敛速度快、识别正确率高，具有较好的应用意义。

公开(公告)号：CN114881065B

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN202110162636.6

申请日：2021-02-05

Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院

Inventor： 邵先军 ,  李晨 ,  郑一鸣 ,  钱平 ,  詹江杨 ,  金凌峰 ,  盛骏 ,  穆海宝 ,  吴奕南 ,  岳龙 ,  徐健 ,  朱海貌

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/2131 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/088 ,  G01R31/12

Abstract: 本发明公开了一种电力设备局部放电模式识别方法。本发明采用的技术方案为：采用Hilbert‑Huang变换对局部放电信号进行经验模态分解，得到信号的各个固有模态函数分量，并基于各个固有模态函数分量变换得到信号的Hilbert边际谱；采用稀疏自编码器对从Hilbert边际谱中提取的特征信息进行无监督机器学习，输出结果用于初始化深度神经网络，对深度神经网络执行预训练过程，获得训练好的DNN分类器，采用训练好的DNN分类器对采集到的局部放电信号进行模式识别。本发明的网络训练时间短、收敛速度快、识别正确率高，具有较好的应用意义。