基于DSCNN的油中电弧放电模式轻量化识别方法

AITNT
正文
推荐专利
基于DSCNN的油中电弧放电模式轻量化识别方法
申请号:CN202411106251
申请日期:2024-08-13
公开号:CN119044690B
公开日期:2025-10-31
类型:发明专利
摘要
一种基于DSCNN的油中电弧放电模式轻量化识别方法,该方法中,开展油浸式电力变压器短间隙油中电弧放电测试实验;利用传感器采集电弧放电测试实验的放电时域数据,对其进行小波变换,生成时频图谱;将时频图谱分为训练集和测试集,使用训练集训练轻量化深度可分离卷积神经网络模型,利用测试集检测训练后的模型,记录第一训练参数;使用所述训练集训练常规卷积神经网络模型,使用所述试集检测训练后的模型,记录第二训练参数;通过对比第一训练参数和第二训练参数,证实基于DSCNN的短间隙电弧放电模式识别方法的轻量化优势,满足在线监测的要求。
技术关键词
电弧放电模式 卷积神经网络模型 油浸式电力变压器 模式识别方法 放电平台 训练集 图谱 Softmax函数 特高频传感器 归一化模块 超声传感器 放电参数 高频线圈 电压传感器 像素点 测试平台 交流电源
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号