[发明专利]局部放电模式识别方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种局部放电模式识别方法，其特征在于，应用于油浸式变压器，所述油浸式变压器包括油浸纸板，所述方法包括：

获取所述油浸纸板的局部放电谱图；

提取所述局部放电谱图对应的图像特征；其中，所述图像特征包括所述局部放电谱图的几何特征；

将所述局部放电谱图对应的图像特征，输入至预设神经网络模型中进行学习，识别出所述局部放电谱图对应的局部放电模式；

所述提取所述局部放电谱图对应的图像特征，包括：

对所述局部放电谱图进行预处理，生成预处理后的局部放电谱图；

获取所述预处理后的局部放电谱图上各个像素点的二维坐标，将所述二维坐标转换为极坐标，得到极坐标系下的局部放电谱图；

通过小波变换计算所述极坐标系下的局部放电谱图对应的几何特征；

所述几何特征包括几何矩；所述通过小波变换计算所述极坐标系下的局部放电谱图对应的几何特征，包括：

获取所述极坐标系下的局部放电谱图上像素点的极坐标；

根据所述像素点的极坐标，计算所述极坐标系下的局部放电谱图的几何矩；

采用预设的小波基函数对所述几何矩进行小波变换，生成小波变换后的几何矩；

所述采用预设的小波基函数对所述几何矩进行小波变换，生成小波变换后的几何矩，包括：

获取所述预设的小波基函数的尺度因子集和位移因子集；

根据所述尺度因子集和所述位移因子集，生成多个目标小波基函数；

通过各所述目标小波基函数对所述几何矩进行小波变换，生成所述小波变换后的几何矩。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述局部放电谱图进行预处理，生成预处理后的局部放电谱图，包括：

对所述局部放电谱图进行二值化处理，生成所述局部放电谱图对应的原始二值化图像；

获取所述原始二值化图像的重心；

基于所述原始二值化图像的重心，将所述原始二值化图像进行投影变换生成新的二值化图像上；所述新的二值化图像的尺寸大于所述原始二值化图像的尺寸。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设神经网络模型为非线性分类器；所述将所述局部放电谱图对应的图像特征，输入至预设神经网络模型中进行学习，识别出所述局部放电谱图对应的局部放电模式，包括：

将所述局部放电谱图对应的图像特征，输入至所述非线性分类器中进行分类，生成所述局部放电谱图对应的局部放电模式。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

初始化粒子群算法的参数；所述参数包括初始正则化参数、初始标准化参数、最大迭代次数；

根据样本集、所述初始正则化参数及所述初始标准化参数，计算初始非线性分类器的局部放电模式预测值；所述样本集包括所述局部放电谱图对应的图像特征；

基于所述局部放电模式预测值、预设的局部放电模式标准值与预设适应度函数，对所述初始正则化参数及所述初始标准化参数进行迭代更新，直至达到所述最大迭代次数，生成新的正则化参数及新的标准化参数；

根据所述新的正则化参数及所述新的标准化参数，生成所述非线性分类器。