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基于深度學習的局部放電數(shù)據(jù)診斷系統(tǒng)的樣本處理方法研究
摘要:電力電纜在工作中由于受到電、熱、機械等復雜應力的作用會產(chǎn)生局部放電現(xiàn)象,嚴重時還會威脅到輸電線路的可靠性和電網(wǎng)的安全性。對電纜中局部放電信號的識別和診斷是電纜智能運維的重要手段,鑒于此,介紹了如何使用樣本清洗、樣本查重等篩選手段和噪聲疊加、稀疏處理等數(shù)據(jù)增強方法對局部放電信號的樣本進行處理,從而為基于深度學習的局部放電智能診斷系統(tǒng)提供可靠的基礎樣本數(shù)據(jù),提高局放診斷的準確率。
