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摘要:
气体绝缘电器(gas insulated switchgear,GIS)内部绝缘缺陷产生的局部放电(partial discharge,PD),特征表现较复杂,分散性大,易受运行环境影响,而基于PD统计特征模式识别的传统方法,特征量选取主观性较强,且容易丢失部分特征信息,尤其对自由金属微粒类型缺陷识别率较低.因此,提出了一种基于深度置信网络(deep belief nets,DBN)的GIS设备内部PD模式识别方法,DBN能从数据中自主学习出高阶特征,避免了特征量选取的主观影响,能较好识别自由金属微粒类型缺陷,且识别用时远低于支持向量机(support vector machine,SVM)和BP神经网络(back propagation neural networks,BPNN)算法,作为对GIS设备PD模式识别的新方法具有一定的实用价值.
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文献信息
篇名 用于局部放电模式的深度置信网络方法
来源期刊 电网技术 学科 工学
关键词 气体绝缘电器 局部放电 深度置信网络 模式识别 识别准确率
年,卷(期) 2016,(10) 所属期刊栏目 高电压技术
研究方向 页码范围 3272-3278
页数 7页 分类号 TM85
字数 语种 中文
DOI 10.13335/j.1000-3673.pst.2016.10.048
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气体绝缘电器
局部放电
深度置信网络
模式识别
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研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电网技术
月刊
1000-3673
11-2410/TM
大16开
北京清河小营东路15号中国电力科学研究院内
82-604
1957
chi
出版文献量(篇)
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