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Research on GIS Partial Discharge Pattern Recognition Based on Transformer Algorithm
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OA
AI
DOI：10.3390/en19143316.png)
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摘要
En 中文
外置光纤法布里-珀罗干涉仪（EFPI）光纤超声传感器可用于检测气体绝缘开关设备（GIS）内部的局部放电超声信号，并在模式识别研究中具有多种用途。与传统压电传感器相比，它兼具高灵敏度和强抗干扰能力。基于此信息，我们在充满0.4 MPa SF6气体、0.6 MPa SF6/N2混合气体和0.5 MPa C4F7N/CO2气体的GIS腔体内构建了四种典型PD模型（代表尖端、金属颗粒、悬浮和表面），然后使用EFPI传感器检测PD超声信号，提取其波形特征形成特征参数数据库，并应用Transformer算法。在实验室GIS放电样本中应用检测信号时，该算法表现出卓越的模式识别能力，Transformer算法实现了100%的识别成功率，显著高于支持向量机（SVM）机器学习算法。
Keyword:
GIS
EFPI
pattern recognition
transformer algorithm
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
3.2
论文数:
1.6W
被引数:
14.2W
机构
引用论文
Optical Detection and Cluster Analysis of Metal-Particle-Triggered Alternating Current Optical Partial Discharge in SF6SF6中金属颗粒触发的交流光学局部放电的光学检测与聚类分析.png)
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