【摘 要】
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为了克服局部放电缺陷诊断中样本数量不足的困难，并解决传统模式识别算法无法有效识别多源局放的缺陷。本文提出了一种基于改进SSD的GIS多源局放谱图检测算法。首先，分析了多源局放的PRPD谱图特征，搭建GIS实验平台并模拟了4种典型局放缺陷，采集样本数据并采用ACGAN算法进行样本扩充。然后，搭建了SSD网络模型，在特征提取网络中引入了空间与通道注意力机制。最后，利用实验室数据与某220kV变电站收集
【基金项目】
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中国南方电网有限责任公司科技项目（GDKJXM20199427）；
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为了克服局部放电缺陷诊断中样本数量不足的困难，并解决传统模式识别算法无法有效识别多源局放的缺陷。本文提出了一种基于改进SSD的GIS多源局放谱图检测算法。首先，分析了多源局放的PRPD谱图特征，搭建GIS实验平台并模拟了4种典型局放缺陷，采集样本数据并采用ACGAN算法进行样本扩充。然后，搭建了SSD网络模型，在特征提取网络中引入了空间与通道注意力机制。最后，利用实验室数据与某220kV变电站收集的现场数据分别验证所提出算法的有效性。实验结果表明，提出的算法能够有效检测出复杂噪声下PRPD谱图中的多源局放特征，其实验室数据平均检测精度可达97.8%，现场数据平均检测精度可达91.6%。
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