为验证开关柜多源局部放电直接分类的可行性，设计了四种典型局部放电模型，采集单局部放电源和双局部放电源信号，并绘制PRPD图谱作为数据集，利用卷积神经网络(CNN)模型进行模式识别。实验以经典模型的性能作为参考，再对表现较好的模型进行优化，得到最终模型。实验结果表明，优化后的模型准确率均超过98.5%，且训练时长较经典模型明显减少，适用于多源局部放电模式识别。
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