【摘 要】
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对主变压器进行局部放电的识别能提前发现缺陷,降低故障率。目前,现场检测的局放数据更多以图谱形式存在,且存在样本不平衡的特点。鉴于此,文中提出了一种基于卷积神经网络的主变局放图谱识别方法。通过将预处理的图谱作为输入,使用MobieNetV2模型进行训练,同时使用改进的损失函数以解决样本不平衡问题。最后验证了提出的方法能有效地解决样本不平衡的问题,且96%的识别率明显优于其他方法。
【机 构】
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国网浙江平阳县供电有限责任公司,南京航空航天大学计算机科学与技术学院,福州大学电气工程与自动化学院
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对主变压器进行局部放电的识别能提前发现缺陷,降低故障率。目前,现场检测的局放数据更多以图谱形式存在,且存在样本不平衡的特点。鉴于此,文中提出了一种基于卷积神经网络的主变局放图谱识别方法。通过将预处理的图谱作为输入,使用MobieNetV2模型进行训练,同时使用改进的损失函数以解决样本不平衡问题。最后验证了提出的方法能有效地解决样本不平衡的问题,且96%的识别率明显优于其他方法。
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