摘要
本发明提供了一种用于小样本集的气体绝缘封闭开关设备局部放电识别优化方法,S1、采集GIS设备出现局部放电现象时的原始数据,并将其转化为PRPD图谱;S2、筛选出高质量的PRPD图谱并进行分类标注,预处理后按照一定比例构建A类训练集和A类测试集;S3、在A类训练集中应用K近邻插值法,生成新的PRPD图谱数据,构建B类样本集,并将其与A类训练集合并构建C类训练集;S4、使用ViT模型对C类训练集进行训练,以获得优化后的识别模型;S5、用A类测试集测试训练好的ViT模型进行识别分类有效性评估;S6、通过比较A、B类训练集的训练效果,验证本方法的优越性。通过利用已知样本的局部特征信息生成新样本,有效扩展训练集规模,从而提升模型的学习能力和准确性。
技术关键词
气体绝缘封闭开关设备
局部放电识别
样本
图谱
局部放电现象
训练集
工频相位
邻居
GIS设备
插值法
设备局部放电
特高频传感器
局部特征信息
K近邻算法
有效性
基准
保留特征
深度学习模型
像素