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申请/专利权人：广西电网有限责任公司南宁供电局
摘要：本发明适用于局部放电识别技术领域，提供了一种基于特高频的局部放电类型识别方法及系统，其方法包括：采集真空断路器的局部放电数据，并对所述局部放电数据进行预处理；基于所述预处理后的数据生成PRPD图谱，所述PRPD图谱包括反映所述真空断路器局部放电的特征向量；构建初始BP神经网络模型并利用粒子群算法进行优化，得到优化后的BP神经网络模型；将所述特征向量作为训练样本输入至所述优化后的BP神经网络模型中进行训练；输出所述真空断路器的局部放电预测类型。本发明基于PRPD图谱提取特征，通过粒子群算法优化神经网络模型，经模型训练有效提高了局部放电类型的识别率。
主权项：1.一种基于特高频的局部放电类型识别方法，其特征在于，包括：采集真空断路器的局部放电数据，并对所述局部放电数据进行预处理；基于所述预处理后的数据生成PRPD图谱，所述PRPD图谱包括反映所述真空断路器局部放电的特征向量；构建初始BP神经网络模型并利用粒子群算法进行优化，得到优化后的BP神经网络模型；将所述特征向量作为训练样本输入至所述优化后的BP神经网络模型中进行训练；输出所述真空断路器的局部放电预测类型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广西电网有限责任公司南宁供电局 一种基于特高频的局部放电类型识别方法及系统
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