典型文献
基于改进的Wasserstein生成对抗网络和深度残差网络的电缆中间接头局部放电缺陷识别
文献摘要：
随着"碳达峰、碳中和"目标的明确,中国已有较多风光电场使用铝电缆作为直埋输电电缆,来实现成本的降低和清洁能源的利用.由于铝电缆接头相位分辨的局部放电(phase resolved partial discharge,PRPD)谱图样本数量有限,导致训练模式识别的网络识别准确率低、泛化能力差等问题.通过设计3种电缆接头典型缺陷,搭建局部放电实验平台,运用改进的Wasserstein生成对抗网络训练样本数据,借以生成更多新的图像数据,进而将生成样本和原始样本同时投入深度残差网络训练,该方法识别准确率达97.82％.与数据扩充前后不同层数深度残差网络和普通卷积神经网络训练的准确率比较结果,证明了该方法能够有效提升基于小样本条件下的识别准确率,对实际工程具有一定指导意义.
文献关键词：
电缆中间接头;局部放电;数据扩充;模式识别
中图分类号：
作者姓名：
王雨萌;孙长海;赵树春;冯晓东;韩寅峰
作者机构：
大连理工大学电气工程学院,大连116024;华能河南清洁能源分公司,郑州450000;宁波送变电建设有限公司甬城配电网建设分公司, 宁波315000
文献出处：
引用格式：
[1]王雨萌;孙长海;赵树春;冯晓东;韩寅峰-.基于改进的Wasserstein生成对抗网络和深度残差网络的电缆中间接头局部放电缺陷识别)[J].科学技术与工程,2022(35):15650-15658
A类：
B类：
Wasserstein,生成对抗网络,深度残差网络,电缆中间接头,局部放电,放电缺陷,缺陷识别,风光电,铝电,直埋,输电电缆,现成,清洁能源,电缆接头,phase,resolved,partial,discharge,PRPD,谱图,图样,样本数量,训练模式,模式识别,识别准确率,泛化能力,典型缺陷,实验平台,训练样本,借以,图像数据,方法识别,数据扩充,层数,神经网络训练,小样本,样本条件
AB值：
0.373252
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