一种基于特高频的局部放电类型识别方法及系统

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一种基于特高频的局部放电类型识别方法及系统
申请号:CN202410745262
申请日期:2024-06-11
公开号:CN118708890A
公开日期:2024-09-27
类型:发明专利
摘要
本发明适用于局部放电识别技术领域,提供了一种基于特高频的局部放电类型识别方法及系统,其方法包括:采集真空断路器的局部放电数据,并对所述局部放电数据进行预处理;基于所述预处理后的数据生成PRPD图谱,所述PRPD图谱包括反映所述真空断路器局部放电的特征向量;构建初始BP神经网络模型并利用粒子群算法进行优化,得到优化后的BP神经网络模型;将所述特征向量作为训练样本输入至所述优化后的BP神经网络模型中进行训练;输出所述真空断路器的局部放电预测类型。本发明基于PRPD图谱提取特征,通过粒子群算法优化神经网络模型,经模型训练有效提高了局部放电类型的识别率。
技术关键词
局部放电数据 BP神经网络模型 真空断路器 粒子群算法 图谱 识别方法 识别系统 网格 清洗规则 局部放电识别 标签 模块 识别误差 参数 表达式
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