复杂数据源下基于深度卷积网络的局部放电模式识别

随着局部放电检测技术和大数据技术的推广,变电站现场气体绝缘组合电器(GIS)的局部放电检测数据不仅数量庞大,而且数据来源复杂,因此传统的局部放电模式识别方法已难以满足需求。鉴于此,提出了一种基于深度卷积网络的局部放电大数据模式识别方法,构建了应用于局部放电模式识别的深层卷积网络模型,同时应用深度自编码器对模型参数进行初始化,利用多层卷积神经网络提取局部放电大数据的深层特征以提高复杂数据源下的识别正确率。通过真型GIS模型实验、变电站现场带电检测和典型干扰实验获取了大量局部放电检测数据,组成复杂数据源的测试样本,并对所提方法进行了实验分析。实验结果表明:与传统的模式识别方法相比,新所提的方法在处理复杂数据源样本任务中识别正确率更高,且识别正确率提高值随样本数据的增加而增大,更适合于大数据平台的工程应用需求。