发明专利已授权

一种基于深度学习的环网柜电缆局部放电的故障检测方法

📄 申请号：CN202311400538.7 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2023-10-26

公开号

CN117194958B

公开日

2025-08-22

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_213

IPC 分类号

G06F18_213 , G01R31_12 , G06N3_0464 , G06N3_048 , G06F18_214 ,

技术画像

所属领域

深度学习深度学习故障检测局部放电检测

应用场景

电力设备状态监测, 环网柜绝缘诊断, 电缆局部放电检测, 智能电网运维, 高压设备在线监测

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摘要

本发明公开了一种基于深度学习的环网柜电缆局部放电的故障检测方法，包括获取电缆的电压信号的样本，每个样本包含m个采样点，对样本信号依次进行小波去噪处理和归一化处理。本基于深度学习的环网柜电缆局部放电的故障检测方法通过对电缆的电压信号依次进行小波去噪、归一化处理和分组，然后分别进行时域和频域上的特征提取，将提取的特征拼接特征向量，并作为故障检测网络的特征种类的输入，结合故障检测网络得到电缆是否有局部放电的故障，本方法更加高效、准确且可靠，在提高电缆系统的可用性，降低维护成本的同时，确保电力系统的可靠性和安全性。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于类别级软目标监督的细粒度图像分类模型训练方法

当前第 / 件

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：25 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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