基于卷积神经网络的高压电缆局部放电模式识别
由高压电缆不同类型缺陷诱发的局部放电(PD)的识别难度较大，尤其是某些相似度较高的电缆绝缘缺陷类型难以区分。提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的高压电缆PD模式识别方法，研究了不同网络层数、不同激活函数以及不同池化方式对识别效果的影响，并与传统的支持向量机(SVM)和反向传播神经网络(BPNN)算法进行了对比。结果表明，相比SVM和BPNN, CNN的总体识别精度分别提高了3.71%和4.06%，且能较好地识别具有高相似度的电缆缺陷类型。
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