[发明专利]一种基于深度卷积生成对抗网络的电力设备局部放电模式识别方法及系统在审
| 申请号： | 202210060566.8 | 申请日： | 2022-01-19 |
| 公开（公告）号： | CN114417926A | 公开（公告）日： | 2022-04-29 |
| 发明（设计）人： | 王洪君;徐红玉;张学林;张艳艳;刘东杰 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南金迪知识产权代理有限公司 37219 | 代理人： | 杨树云 |
| 地址： | 250199 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度卷积生成对抗网络的电力设备局部放电模式识别方法及系统，包括：步骤1：获取局部放电信号的PRPD图谱并预处理；通过深度卷积生成对抗网络得到扩充数据集；对分类网络训练得到第一分类模型；步骤2：获取局部放电信号的实时波形并预处理，对分类网络训练得到第二分类模型；步骤3：将待分类的局部放电信号的PRPD图谱预处理后输入第一分类模型，得到的第一分类结果；将该待分类的局部放电信号的实时波形预处理后输入第二分类模型，得到第二分类结果；对第一分类结果和第二分类结果按照权重计算，得到最终的电力设备局部放电模式判别结果。本发明解决了样本量的多样性问题；使判决结果的特征更具可靠性和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 生成 对抗 网络 电力设备 局部 放电 模式识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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