基于PSO和双向LSTM的高压电缆局部放电模式识别方法

    公开(公告)号:CN112067960A

    公开(公告)日:2020-12-11

    申请号:CN202011056065.X

    申请日:2020-09-30

    Abstract: 本发明提供一种基于PSO和双向LSTM的高压电缆局部放电模式识别方法,S1:获取PD特征数据;S2:建立双向LSTM网络模型;S3:得到训练好的双向LSTM网络模型;S4:得到预测结果;S5:确定粒子的个体最优位置与群体最优位置;S6:更新粒子的速度与位置;S7:重新确定粒子的个体最优位置与群体最优位置;S8:判断迭代次数是否达到最大;若达到最大,则得到最优输出值;若没有达到最大,则返回步骤S6;S9:构建PSO‑LSTM预测模型,并通过PSO‑LSTM预测模型实现对高压电缆局部放电模式的识别。本发明提供一种基于PSO和双向LSTM的高压电缆局部放电模式识别方法,通过PSO‑LSTM预测模型对高压电缆局部放电模式进行识别,解决了目前对于高压电缆局部放电模式的识别精度还不够高的问题。

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