基于T-MobileNet-L模型的GIS局部放电模式识别研究

• 作者: 程江洲 温静怡 鲍刚 何艳 陈奕睿
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 气体绝缘组合电器 MobileNet-V2 迁移学习 故障诊断 智能运维
• 年，卷（期）: 2021,（20）
• 所属期刊栏目: 研究与设计|Research and Design
• 页码范围: 22-28
• 页数: 7页
• 分类号: TP391|TM855
• 语种: 中文
• DOI: 10.19651/j.cnki.emt.2107264

摘要

针对当前GIS局部放电模式智能识别过程中存在计算资源消耗大以及缺少真实标签数据的问题,利用激活函数为Leaky ReLU的MobileNet-V2模型,在减少模型参数量的同时提取大量的图像特征信息.并融合迁移学习对模型参数进行预训练,在减少网络对输入数据量需求的同时提高模型的识别准确性.结果 表明,该模型的参数量可降至2.24×106,并且对于干扰以及GIS局部放电模式识别的平均准确率分别达到95.8％和92.1％,与传统深度学习模型相比,该模型在显著降低计算复杂度的同时提升模式识别的准确率,对实际GIS设备进行有效、智能、轻量化运维检修具有一定的价值与意义.