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申请/专利权人：国网山东省电力公司电力科学研究院;国家电网有限公司

摘要：本发明属于电故障探测技术领域，提供了一种变压器局部放电类型识别方法及系统，包括：获取变压器至少两种类型的局部放电图谱；对获取的图谱进行预处理；将预处理后的图谱输入局部放电类型识别模型，得到变压器的局部放电类型；其中，局部放电类型识别模型的特征提取网络采用CBAM结构将注意力机制同时运用在通道层面和空间层面两个维度上，通道层面用于捕获不同类型的局部放电图谱的特征，空间层面用于捕获局部放电图谱的相位、幅度和周期的聚集关系，减少了无效特征的权重，提取出更有利于提高识别准确率的特征，提高了放电类型识别的准确率。

主权项：1.一种变压器局部放电类型识别方法，其特征在于，包括：获取变压器至少两种类型的局部放电图谱；对获取的图谱进行预处理；所述预处理包括：对获取的图谱数据的值进行归一化处理；对于归一化后的图谱数据在相位维度上进行偏移，构造新的数据集，得到预处理后的图谱；将预处理后的图谱输入局部放电类型识别模型，得到变压器的局部放电类型；局部放电类型识别模型包括多个特征提取网络、特征图融合层、卷积层和主输出层，每个特征提取网络均包括输入层、特征提取层和辅助输出层；所述特征提取网络的数量与获取的局部放电图谱的类型数量相同，每个特征提取网络用于提取一种类型的局部放电图谱的特征；局部放电类型识别模型的输入层分别输入获取的图谱；输出层分别是：模型最后的主输出层负责输出最终识别结果和整个局部放电类型识别模型的损失，获取的图谱的特征输出层是辅助输出层，为各自的特征提取层插入辅助损失；其中，局部放电类型识别模型的特征提取网络采用CBAM结构将注意力机制同时运用在通道层面和空间层面两个维度上，通道层面用于捕获不同类型的局部放电图谱的特征，空间层面用于捕获局部放电图谱的相位、幅度和周期的聚集关系；当F作为特征提取网络的输入时，CBAM对其进行以下两个运算： 其中，Mc表示的是在通道维度做注意力分布提取的操作，Ms表示的是在空间维度上做注意力分布提取的操作，操作符表示的是元素点乘；所述每个特征提取网络的输出层在经过稀疏层和激活函数后，得到对应类型的局部放电图谱的变压器局部放电类型识别结果，该识别结果的损失作为特征提取网络的辅助损失；所述特征图融合层用于将所述每个特征提取网络所提取的局部放电图谱的特征进行融合，得到融合特征图；所述融合特征图经过卷积层后使用激活函数输出，该输出便是局部放电类型识别模型识别得到的变压器的局部放电类型。

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