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申请/专利权人：国网上海市电力公司

摘要：本发明涉及一种基于多维特征的固体绝缘材料的闪络风险评估方法，属于绝缘材料评估技术领域，解决了现有技术中闪络风险评估准确率和效率低的问题。方法包括以下步骤：采集固体绝缘材料产生泄漏电流时的多维特征数据；所述多维特征数据包括电信号数据、声信号数据和图像数据；将所述多维特征数据输入训练好的固体绝缘材料状态评估模型得到固体绝缘材料的状态评估结果；根据所述状态评估结果得到固体绝缘材料当前的闪络风险评估结果。实现了高效准确的固体绝缘材料的闪络风险评估。

主权项：1.一种基于多维特征的固体绝缘材料的闪络风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤：采集固体绝缘材料产生泄漏电流时的多维特征数据；所述多维特征数据包括电信号数据、声信号数据和图像数据；将所述多维特征数据输入训练好的固体绝缘材料状态评估模型得到固体绝缘材料的状态评估结果；根据所述状态评估结果得到固体绝缘材料当前的闪络风险评估结果；根据所述状态评估结果采用以下公式计算待评估固体绝缘材料的闪络风险概率： ；其中，表示模型预测的待评估固体绝缘材料为闪络状态的概率，表示模型预测的待评估固体绝缘材料为电晕状态的概率，表示模型预测的待评估固体绝缘材料为无明显放电状态的概率，、和表示权重，其中；所述电信号数据包括电流信号的相关系数；采用以下公式计算电流信号的相关系数： ；其中，表示第α次产生泄漏电流时第j个采样时刻的泄漏电流值，表示第α-1次产生泄漏电流时第j个采样时刻的泄漏电流值，表示每次产生泄漏电流的电信号采样点总数，表示第α次产生泄漏电流时所有采样时刻泄漏电流的均值，表示第α-1次产生泄漏电流时所有采样时刻泄漏电流的均值；所述固体绝缘材料状态评估模型为多分类神经网络模型；采用以下方式得到训练好的固体绝缘材料状态评估模型：采集固体绝缘材料不同状态下的多维特征数据；以多维特征数据为训练样本的输入数据，以固体绝缘材料的状态为标签构建初始样本集；所述不同状态包括无明显放电、电晕和闪络状态；基于训练好的生成对抗网络模型对状态为闪络的样本进行扩充，得到最终样本集；构建多分类神经网络模型；基于所述最终样本集对所述多分类神经网络模型进行训练，将训练好的多分类神经网络模型作为训练好的固体绝缘材料状态评估模型；所述生成对抗网络模型包括第一生成器、第二生成器、第一判别器和第二判别器；所述第一生成器用于根据输入数据生成第一样本并对第一样本中的放电图像进行电弧分割；所述第一判别器用于对第一生成器生成的结果进行真伪判别；所述第二生成器用于根据输入的第一样本生成第二样本并对第二样本中的放电图像进行电弧分割；所述第二判别器用于对第二生成器生成的结果进行真伪判别；采用以下公式计算生成对抗网络模型的损失： ；其中，表述第一生成器的输入数据中的放电图像，表示第一生成器生成的第一样本中的放电图像，S表示第一生成器输入数据中的放电图像对应的电弧分割图，表示电弧分割损失，表示特征重建损失，表示第二生成器生成的第二样本中的放电图像，表示判别器损失，、、和表示权重系数，β表示参数，表示矩阵的一范数；采用以下公式计算特征重建损失； ；其中，表示预训练的神经网络的特征提取层数，表示预训练的神经网络第j层输出的特征图，表示预训练的神经网络第j层输出的特征图的通道数，表示预训练的神经网络第j层输出的特征图的高度，表示预训练的神经网络第j层输出的特征图的宽度，表示矩阵的二范数。

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