【摘 要】
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气体绝缘金属封闭开关设备的局部放电具有随机性,即使同一类型缺陷仍有较多表观变化形式,传统模式识别构造的特征难以适应其多变性;近年来兴起的卷积神经网络虽具有自适应提取特征的能力,但训练得到性能更好的网络模型一方面需要增加网络深度,另一方面需要更多的数据样本作为支撑.鉴于此,提出了基于在ImageNet数据集上训练的VGG、InceptionV3、Resnet503种网络模型迁移学习的GIS局部放电模式识别方法,并将网络提取的特征应用于在小数据集下表现良好的经典分类器SVM,实现卷积神经网络深度学习和机器学习
【机 构】
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华北电力大学高电压与电磁兼容北京市重点实验室,北京 102206;国网宁夏电力有限公司电力科学研究院,银川 750001
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气体绝缘金属封闭开关设备的局部放电具有随机性,即使同一类型缺陷仍有较多表观变化形式,传统模式识别构造的特征难以适应其多变性;近年来兴起的卷积神经网络虽具有自适应提取特征的能力,但训练得到性能更好的网络模型一方面需要增加网络深度,另一方面需要更多的数据样本作为支撑.鉴于此,提出了基于在ImageNet数据集上训练的VGG、InceptionV3、Resnet503种网络模型迁移学习的GIS局部放电模式识别方法,并将网络提取的特征应用于在小数据集下表现良好的经典分类器SVM,实现卷积神经网络深度学习和机器学习的结合.实验表明,该方法能够有效提升GIS局部放电模式识别的准确率.
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