结合局部放电信号的时频特性，提出一种基于注意力机制2D-1D深度残差网络的时频谱特征提取方法。对单个周期放电信号进行Gabor变换得到二维时频谱；通过二维频率密集型滤波提取频率特征，对得到的时间序列进行一维时间卷积以提取时间分布信息，同时融合通道注意力机制增加模型泛化性和鲁棒性。搭建变压器缺陷模型，并采集不同缺陷放电数据。通过实验，将所提出的方法与人工特征方法、经典卷积模型进行对比，结果表明，所提出的方法能够获得更高识别精度。
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