基于深度强化学习的GIS局部放电特征匹配方法及系统

本发明公开了一种基于深度强化学习的GIS局部放电特征匹配方法及系统，包括采集GIS局部放电模型的特高频信号，获取特高频信号对应的PRPD特征图谱；将特征图谱输入至深层特征提取网络，得到特高频信号对应的深层特征，深层特征提取网络包括特征提取网络和输出网络，特征提取网络由若干特征提取层叠加形成，每个特征提取层包括依次连接的通道注意力模块和空间注意力模块；利用深层特征构建数据集，采用深度强化学习算法训练GIS局部放电特征匹配马尔可夫模型，得到最优GIS局部放电特征匹配策略；本发明通过提取特高频信号的深层特征，并用于GIS局部放电特征匹配优化，提高GIS局部放电特征匹配结果的准确性。