公开(公告)号：CN119961641A

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202411841010.8

申请日：2024-12-13

Applicant: 中国电力科学研究院有限公司武汉分院

Inventor： 褚凡武 ,  徐明忠 ,  欧阳本红 ,  张振鹏 ,  李端姣 ,  孙文星 ,  邓凯 ,  袁田 ,  赵鹏 ,  黄凯文 ,  侯俊平 ,  刘海峰 ,  倪玉林 ,  钱云龙 ,  付平 ,  龚剑

IPC: G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明提出基于增量学习的电力电缆缺陷识别方法及装置。该方法包括构建不同缺陷类型电力电缆局部放电多参数特征样本数据；将实验室条件下的电力电缆局部放电信号对应的多参数特征及其缺陷类型作为标记数据用于CNN缺陷识别模型的训练，将工业现场的电力电缆局部放电信号对应的多参数特征作为缺陷类型未知的未标记数据进行自训练过程，得到基于CNNL的半监督增量学习缺陷识别模型；执行基于半监督CNNL增量学习的缺陷识别，更新基于CNNL的半监督增量学习缺陷识别模型，并确定实时采集的工业现场的电力电缆局部放电信号对应的缺陷类型。如此，缺陷类型检测效率高。