| 基于图像特征挖掘和深度森林的配网电缆终端故障诊断方法 |
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| 引用本文： | 黎珞,曹伟东,余洋.基于图像特征挖掘和深度森林的配网电缆终端故障诊断方法[J].电工技术,2021(9):155-157. |
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| 作者姓名： | 黎珞 曹伟东 余洋 |
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| 作者单位： | 深圳供电有限公司龙华供电局,广东 深圳 518110;西南交通大学电气工程学院,四川 成都 611756;湖北省交通规划设计院股份有限公司,湖北 武汉 430051 |
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| 摘 要： | 为及时、准确诊断出配网电缆终端早期、潜伏性故障,提出了一种基于图像特征挖掘和深度森林的配网电缆终端诊断方法,采用深度自编码器对局部放电图像进行深度特征挖掘,结合深度森林网络对典型终端故障进行诊断.通过现场实测数据验证,该方法对三种典型故障的诊断率均保持在90％以上,且识别时间在10 s内,能够快速、准确、高效地对配网电缆终端故障进行诊断,识别率和识别时间均优于传统故障方法.
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| 关 键 词： | 配网电缆 图像特征 深度森林 故障诊断 |
Fault Diagnosis Method of Distribution Network Cable Terminal Based On Image
Feature Mining and Deep Forest |
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| LI Luo,CAO Weidong,YU Yang.Fault Diagnosis Method of Distribution Network Cable Terminal Based On Image
Feature Mining and Deep Forest[J].Electric Engineering,2021(9):155-157. |
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| Authors: | LI Luo CAO Weidong YU Yang |
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