一种基于深度残差网络的GIS局部放电类型识别方法

摘要

本发明提供一种基于深度残差网络的GIS局部放电类型识别方法，步骤如下：在被测GIS电气设备处设置特高频传感器，并通过局部放电检测工具接收并处理特高频传感器采集的放电信号，再通过局部放电分析工具，生成PRPD谱图；汇总被测GIS电气设备的PRPD谱图，根据局部放电缺陷谱图特征将PRPD谱图进行分类并设置标签，生成训练集；根据训练集中PRPD谱图尺寸搭建深度残差神经网络分类模型，并确定模型参数；通过训练集的PRPD谱图及对应类别标签，对深度残差神经网络分类模型进行训练，并计算测试准确率，再根据测试准确率调整各模型参数的权重；使用训练完成的深度残差神经网络分类模型，对未知类型的PRPD谱图进行判定。