基于相位不变与尺度鲁棒图神经网络的局部放电识别方法

本发明涉及电力设备状态监测与智能诊断技术领域，更具体的说是涉及一种基于相位不变与尺度鲁棒图神经网络的局部放电识别方法。首先将PRPS图谱构建为相位约束多关系图，以相位区间为节点，构建相位连续边、半周期耦合边和模式相似边三类边关系；随后通过相位约束多关系图神经网络进行关系自适应消息传递与特征聚合，结合门控更新机制与多层特征融合得到节点最终特征；再采用基于谐波幅值的相位不变图级读出方法得到图级特征，最终经分类器输出局部放电识别结果。本发明能够有效表征PRPS图谱的相位结构关联与周期特性，提升对相位偏移、不同分辨率图谱的鲁棒性，提高GIS局部放电类型识别的准确性与稳定性。