基于时域和频域的GIS局部放电特高频信号聚类识别方法

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基于时域和频域的GIS局部放电特高频信号聚类识别方法
申请号:CN202510797591
申请日期:2025-06-16
公开号:CN120316623B
公开日期:2025-09-30
类型:发明专利
摘要
基于时域和频域的GIS局部放电特高频信号聚类识别方法,属于电力设备状态监测技术领域,包括以下步骤:步骤S1,模型训练流程;步骤S2,原始电磁波信号x分路编码;步骤S3,滤罩生成与特征分离;步骤S4,独立解码及加权融合;步骤S5,在线监测的识别流程。本方案,具备在线监测的能力,实时接收原始电磁波信号,通过双通道编码、掩码分离与时频解码生成单一传感器特征图,输入训练后的模型输出识别结果。
技术关键词
聚类识别方法 UHF传感器 深度卷积神经网络 电力设备状态监测技术 信号 一维卷积神经网络 编码 解码 训练集 时域特征提取 频域特征提取 短时傅里叶变换 参数 传感器特征 特征提取能力 特征提取网络 独立特征 图谱