基于多源异构数据分析的开关柜局部放电智能检测方法

    公开(公告)号:CN111537853A

    公开(公告)日:2020-08-14

    申请号:CN202010607236.7

    申请日:2020-06-29

    IPC分类号: G01R31/12

    摘要: 本发明公开了一种基于多源异构数据分析的开关柜局部放电智能检测方法,获取多台已经投入运行的高压开关柜的历史运行数据,作为开关柜局部放电相关的多源异构数据;对历史运行数据提取特征向量并进行归一化处理,获得对应的高维数据集;利用深度学习对总特征向量进行降维处理,将原高维数据集降为低维数据集;利用低维数据集训练局部放电识别网络模型,对开关柜局部放电识别检测。本发明提供的基于多源异构数据分析的开关柜局部放电智能检测方法,通过分析开关柜的历史运行数据、电流、电压、温湿度、超声波、暂态对地电压数据,利用深度学习算法实现局部放电的智能识别,以及时发现开关柜故障隐患,提高开关柜的安全稳定性。