一种基于t-SNE和核极限学习机的变压器套管典型缺陷类型识别方法
基本信息
| 申请号 | CN202110731179.8 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113506252A | 公开（公告）日 | 2021-10-15 |
| 申请公布号 | CN113506252A | 申请公布日 | 2021-10-15 |
| 分类号 | G06T7/00（2017.01）I;G06K9/62（2006.01）I;G06K9/46（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 于柠源;张雷;李震;任庆帅;刘丙伟;安滨;王人杰;夏苗;于倩;王冬至;潘玉美;肖文文;安琪;杨金洪;王希;石峰健;焦新敬;国力;赵文琦;毛宇 | 申请（专利权）人 | 国网山东省电力公司超高压公司 |
| 代理机构 | 山东济南齐鲁科技专利事务所有限公司 | 代理人 | 张娟 |
| 地址 | 100031北京市西城区西长安街86号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于t‑SNE和核极限学习机的变压器套管典型缺陷类型识别方法，包括以下步骤：获取变压器套管局部放电PRPD谱图数据；提取局部放电谱图特征量，输入t‑SNE中降维；将降维后的局部放电数据输入到预设核极限学习机模型中，得到缺陷类型；本发明的变压器套管典型缺陷类型识别方法，将提取的多维局部放电特征量采用t‑SNE算法降维，降维后数据输入已训练的核极限学习机模型中，即可得到缺陷类型，与现有技术相比，不再局限于简单的谱图统计特征识别套管缺陷类型，且可充分利用谱图信息并去掉冗余特征量，有利于数据可视化，提高套管缺陷局部放电类型的识别效率。 |
