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ELECTRICDRIVE2022Vol.52No.16
电气传动2022年第52卷第16期
基于DRSN的高噪声环境下XLPE电缆故障识别
吴卫堃12123
,宫士营,郑耀华,单超,董传友
(1.广东电网有限责任公司肇庆供电局,广东肇庆526000;
2.山东科汇电力自动化股份有限公司,山东淄博255087;
3.哈尔滨理工大学电气与电子工程学院,黑龙江哈尔滨150080)
摘要:为对高噪声环境下交联聚乙烯(XLPE)电缆故障进行智能化识别,提出了一种基于深度残差收缩网
络的XLPE电缆故障识别方法,该方法将软阈值作为非线性变换层嵌入到网络深层结构中,并引入软注意力机
制对软阈值进行加权优化,从而加强深度神经网络从高噪声局部放电信号中特征学习的能力,进而提高电缆
故障诊断精度。首先,根据运维、检修经验制作了4种典型的终端故障,并搭建局部放电测试系统,测试得到
不同电压等级下局部放电数据,并对其进行加噪处理;然后,通过深度残差收缩网络完成不同噪声环境下故障
数据特征提取及分类;最后,与其他故障诊断方法进行对比。结果表明:该方法能够有效地对噪声信号进行抑
制,极大地提高了高噪声环境下电缆故障诊断精度,为后续的工程应用提供了切实可行的方法。
关键词:XLPE电缆;局部放电;深度残差网络;注意力机制
中图分类号:TM28文献标识码:ADOI:10.19457/j.1001-2095.dqcd23045
FaultIdentificationofXLPECableinHighNoiseEnvironmentBasedonDRSN
12123
WUWeikun,GONGShiying,ZHENGYaohua,SHANChao,DONGChuanyou
(1.ZhaoqingPowerSupplyBureauofGuangdongPowerGridCo.,Ltd.,Zhaoqing526000,Guangdong,China;
2.ShandongKehuiElectricPowerAutomationCo.,Ltd.,Zibo255087,Shandong,China;3.Schoolof
ElectricalandElectronicEngineering,HarbinUniversityofScienceandTechnology,
Harbin150080,Heilongjiang,China)
Abstract:Inordertointelligentlyidentifycrosslinkedpolyethylene(XLPE)cablefaultsinhighnoise
environment,amethodofXLPEcablefaultidentificationbasedondeepresidualshrinkagenetworkwasproposed.
Inthismethod,thesoftthresholdwasembeddedintothedeepstructureofthenetworkasanonlinear
transformationlayer,andthesoftattentionmechanismwasintroducedtooptimizethesoftthreshold,so
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