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氣體絕緣電器（gas insulated switchgear，GIS）內(nèi)部絕緣缺陷產(chǎn)生的局部放電（partial discharge，PD），特征表現(xiàn)較復(fù)雜，分散性大，易受運行環(huán)境影響，而基于PD統(tǒng)計特征模式識別的傳統(tǒng)方法，特征量選取主觀性較強，且容易丟失部分特征信息，尤其對自由金屬微粒類型缺陷識別率較低。因此，提出了一種基于深度置信網(wǎng)絡(luò)（deep belief nets，DBN）的GIS設(shè)備內(nèi)部PD模式識別方法，DBN能從數(shù)據(jù)中自主學(xué)習(xí)出高階特征，避免了特征量選取的主觀影響，能較好識別自由金屬微粒類型缺陷，且識別用時遠低于支持向量機（support vector machine， SVM）和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（back propagation neural networks，BPNN）算法，作為對GIS設(shè)備PD模式識別的新方法具有一定的實用價值。
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