【摘 要】
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麦克风阵列能非接触且灵活地对电力设备局部放电现象进行检测，但现有方法对麦克风阵列的数据特点考虑不足，对局放类型识别的研究不足。针对麦克风阵列数据的关联性特征和不平衡分布特点，本文首先对麦克风阵列数据的时间关联性和空间关联性特征进行深入分析。然后，以一维卷积神经网络和压缩-激活关联性挖掘方法为基础，提出基于时空关联特征融合的声阵列数据局部放电类型识别模型。最后，针对麦克风阵列数据类别间分布不平衡问题
【基金项目】
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国家电网公司科技项目（5400-202355200A-1-1-ZN）；
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麦克风阵列能非接触且灵活地对电力设备局部放电现象进行检测，但现有方法对麦克风阵列的数据特点考虑不足，对局放类型识别的研究不足。针对麦克风阵列数据的关联性特征和不平衡分布特点，本文首先对麦克风阵列数据的时间关联性和空间关联性特征进行深入分析。然后，以一维卷积神经网络和压缩-激活关联性挖掘方法为基础，提出基于时空关联特征融合的声阵列数据局部放电类型识别模型。最后，针对麦克风阵列数据类别间分布不平衡问题，使用损失函数调整法和数据分布调整法进行应对。仿真结果表明，相对不考虑关联性的方法，本文所提方法的精确率、召回率提升均大于12%；相对不考虑样本不均衡性方法，本文所用方法在精确率和召回率均提高大于60%，验证了基于声阵列数据的局放类型识别中考虑数据关联性和不平衡性的必要性。
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