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基于深度学习的变电站电气一次设备绝缘性能研究被引量：2

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摘要本文基于深度学习技术研究变电站电气一次设备绝缘性能检测方法,旨在提升设备状态评估的准确性。通过数据预处理、小波特征提取和卷积神经网络模型构建,进行设备绝缘状态分类,并结合孤立森林算法和模糊综合评价方法,实现对设备健康状况的诊断。实验表明,所提出的方法故障检出率达93.1%,诊断时间短,性能优越,为智能变电站运维提供了技术支撑。

作者李博李烨

机构地区中国能源建设集团辽宁电力勘测设计院有限公司

出处《电气技术与经济》 2025年第6期46-48,55,共4页 Electrical Equipment and Economy

关键词深度学习绝缘性能卷积神经网络变电站设备

分类号 TM63 [电气工程—电力系统及自动化]

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