一种基于BAM-AlexNet的避雷器信号缺陷识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于BAM‑AlexNet的避雷器信号缺陷识别方法，包括：通过传感器获取工作时间段内出现的避雷器信号波形，对获得的每一个目标信号波形进行时频分析，得到全部信号的二维时频表示(TFR)；TFR数据集按比例分为训练集和测试集，将训练集送入BAM‑AlexNet网络中进行训练，后者是一种融合了BAM注意力机制的改进的AlexNet人工神经网络，经过通道注意力机制和空间注意力机制增强后，得到训练完成的BAM‑AlexNet；测试集数据送入完成的BAM‑AlexNet得到预测结果，判定待测信号是否为故障信号。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及避雷器故障识别，更具体的说是涉及一种基于bam-alexnet的避雷器信号缺陷识别方法。

技术介绍

1、避雷器是电网中重要的过电压保护设备,在高压电力系统中担任着限制线路雷电过电压以及操作过电压等重任。当高压输电线路出现过电压时，依靠其非线性伏安特性，短时间内将冲击能量以大电流形式泄放至大地，从而把过电压限制在合理范围内。然而，避雷器长期工作在复杂的自然环境和电磁环境中，潜在的故障因素时刻影响着电力电网安全运作。因此，对避雷器的故障进行精准诊断，对电力系统极其重要。

2、当前，工程上对避雷器的故障检测往往基于人工巡视，譬如安全员、质检员等专业技术人员持仪器设备定期巡检。这种监测方法需要耗费大量的人力资源，并且难以做到及时监测。越来越多的专家和学者将研究重点放置于避雷器信号的分析上，避雷器信号是避雷器工作状态的延伸，反映了避雷器的实时健康情况。避雷器信号经过传感器和数字电路的接收转化，可以实时监测故障的发生。

3、通过对避雷器信号的分析和处理实现避雷器故障诊断已在一些信号处理理论中得到应用和实现。传统的模式识别系列方法中本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于BAM-AlexNet的避雷器信号故障诊断方法，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于BAM-AlexNet的避雷器缺陷诊断方法，其特征在于，S1具体为：在避雷器的信号时长内，通过前端传感器对波形采样1000～1500个采样点，记为第i个避雷器信号si，其中，i的范围是1～2000，即样本集的总数N＝2000，信号样本集记为

3.根据权利要求1所述的基于BAM-AlexNet的避雷器缺陷诊断方法，其特征在于，S2具体为：

4.根据权利要求1所述的基于BAM-AlexNet的避雷器缺陷诊断方法，其特征在于，S3具体为：</p>

5.根据...

【技术特征摘要】

1.基于bam-alexnet的避雷器信号故障诊断方法，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于bam-alexnet的避雷器缺陷诊断方法，其特征在于，s1具体为：在避雷器的信号时长内，通过前端传感器对波形采样1000～1500个采样点，记为第i个避雷器信号si，其中，i的范围是1～2000，即样本集的总数n＝2000，信号样本集记为

3.根据权利要求1所述的基于bam-alexnet的避雷器缺陷诊断方法，其特征在于，s2具体为：

<...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗毅，李东生，丁海波，马益鑫，曾博，李刚，朱朝平，常宽，张元月，庞伟生，杨振宇，魏中，李亮，陈凯，陈苹苹，庞磊，曹有锦，代珍山，郑高洁，许宝宏，柳强明，马明忠，刘一帆，朱锦伟，黄腾，李振兴，孙永柯，张雁君，
申请(专利权)人：国网青海省电力公司海北供电公司，
类型：发明
国别省市：