摘要
本发明属于电力设备状态监测领域，涉及一种发电机局部放电在线监测方法、系统、设备及介质，包括以下过程：获取发电机的四类原始信号；采用自适应分层去噪算法从原始信号中提取出局部放电特征显著信号层；基于局部放电特征显著信号层构建特征量库，提取每类原始信号的频谱重心和小波能量熵；将每类原始信号的频谱重心和小波能量熵进行模糊逻辑加权，分别得到每类原始信号的初级融合结果；采用LSTM神经网络将每类原始信号的初级融合结果进行深度融合，得到局部放电初步判断结果；基于马氏距离的异常度评分得到局部放电初步判断结果的评分，若评分大于决策阈值，则发生了局部放电。可用快速有效判断出发电机局部放电，有利于现场运维人员对局部放电做出反应。
