基于数据增强和神经网络的电力设备局部放电诊断方法

摘要

本发明提出了一种基于数据增强和神经网络的电力设备局部放电诊断方法，针对变压器、GIS、开关柜等电力设备在缺陷时检测的局部放电数据，通过使用多种数据增强方法丰富样本量并建立样本库，针对不同电力设备类型和缺陷类型的特点，采用不同的神经网络进行训练，从而得到泛化能力更强、不同电力设备的不同缺陷诊断针对性更强的诊断算法，提高电力设备局部放电诊断准确性。