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摘要
典型油纸绝缘结构下局部放电中可能出现不属于已知放电类型的新的未知类别样本,极易造成故障类型判断错误,为此提出了一种基于L2正则化-变分自编码器(L2-variational auto-encoders,L2-VAE)的未知类别信号识别方法。首先分别对各已知类高维特征建立多个改进的L2-VAE生成模型,尽可能地克服维数灾难问题;继而利用各生成样本和真实样本平均方差(mean square error,MSE)距离的最小值初步获得样本所属的已知类别;最后使用Otsu自适应算法对待识别样本的最小MSE距离集划分阈值,获取训练样本最小MSE距离集的上限,利用该上限和阈值的关系实现对未知类样本的判定和分离。实验结果表明,该方法可有效识别样本集中的已知类型并能够分离出样本集中的未知类别信号。
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单位新能源电力系统国家重点实验室; 华北电力大学
