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基于深度学习的局部放电数据诊断系统的样本处理方法研究
摘要:电力电缆在工作中由于受到电、热、机械等复杂应力的作用会产生局部放电现象,严重时还会威胁到输电线路的可靠性和电网的安全性。对电缆中局部放电信号的识别和诊断是电缆智能运维的重要手段,鉴于此,介绍了如何使用样本清洗、样本查重等筛选手段和噪声叠加、稀疏处理等数据增强方法对局部放电信号的样本进行处理,从而为基于深度学习的局部放电智能诊断系统提供可靠的基础样本数据,提高局放诊断的准确率。
摘要:电力电缆在工作中由于受到电、热、机械等复杂应力的作用会产生局部放电现象,严重时还会威胁到输电线路的可靠性和电网的安全性。对电缆中局部放电信号的识别和诊断是电缆智能运维的重要手段,鉴于此,介绍了如何使用样本清洗、样本查重等筛选手段和噪声叠加、稀疏处理等数据增强方法对局部放电信号的样本进行处理,从而为基于深度学习的局部放电智能诊断系统提供可靠的基础样本数据,提高局放诊断的准确率。
