申请/专利权人：国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司;国网电力科学研究院有限公司;上海交通大学;国家电网公司;国网湖北省电力有限公司

申请日：2023-11-21

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117746099A

主分类号：G06V10/764

分类号：G06V10/764;G06V10/80;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08;G01R31/12

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：一种基于改进CSP‑GCNet的变压器局部放电检测方法，采集原始PD信号，进行VMD‑Hilbert后处理；对原始数据库进行处理和样本扩充，以增加数据量和多样性；结合CSPnet网络结构、GhostConv幻影卷积、Focus网络结构和SiLU激活函数搭建基于改进CSP‑GCNet模型。本发明通过基于改进CSP‑GCNet的特征提取流程，能够有效地提取输入图谱的特征集合，并捕捉到变压器局部放电模式的关键特征。该算法在配电设备现场巡检中具有重要应用价值，有助于实时监测变压器的运行状态。

主权项：1.一种基于改进轻量级跨级局部网络CSP-GCNet的变压器局部放电检测方法，其特征在于，包括：采集变压器局部放电原始信号，包括正常情况下与异常情况下的放电信号对采集到的原始信号通过变分模态分解VMD-Hilbert后处理分解得为若干有限带宽的具有不同中心频率的固有模态分量，然后作希尔伯特Hilbert变换，获得Hilbert谱，并对Hilbert谱在整个时间域上积分，获得原始信号的Hilbert谱；根据前一步获得到的原始信号Hilbert谱，搭建图像分类数据库；搭建基于改进CSP-GCNet网络的模型，用于变压器局部放电图谱分类；根据搭建的图像分类数据库，训练模型，验证模型，使用平均精确度评估模型的模式识别精度，最后完成变压器局部放电模式识别任务。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司;国网电力科学研究院有限公司;上海交通大学;国家电网公司;国网湖北省电力有限公司 基于改进CSP-GCNet的变电设备局部放电检测方法、装置及介质

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