一种基于扩散模型和图注意力网络的局部放电模式识别方法

本发明涉及局部放电模式识别技术领域，具体涉及一种基于扩散模型和图注意力网络的局部放电模式识别方法。该方法首先利用扩散模型对局部放电信号进行数据生成与增强，有效扩展训练数据集，解决了数据不足的问题。然后，将信号构建为图结构，并通过图注意力网络提取信号中的复杂特征，进行模式识别。图注意力网络能够在处理复杂局部放电信号时保持高精度和高鲁棒性。通过结合扩散模型的数据增强能力和图注意力网络的特征提取能力，本发明可以有效局部放电模式识别的准确性和泛化能力，适用于电力设备的早期故障诊断和状态监测，提升了系统的可靠性和安全性。