基于复合神经网络的GIS局放故障类型识别

摘要

气体绝缘金属封闭开关设备(GIS)局部放电故障类型识别是故障预警和制定检修计划的重要基础,对维护电力设备的安全稳定运行意义重大.在此背景下,首先分析常见的几种GIS故障类型;然后,在超高频传感器采集到的图谱信号处理和分类上,由于卷积神经网络(CNN)和深度置信网络(DBN)融合而成的复合神经网络模型可以快速实现有效特征信号的提取和故障类型准确分类,因此该文融合CNN和DBN,建立复合神经网络的主体结构,并利用该网络进行GIS局部放电故障类型识别;最后进行实验验证.结果表明该复合神经网络模型识别故障的准确性最高可达99％.