一种基于超声波和地电波的开关柜局放检测方法

本发明涉及一种基于超声波和地电波的开关柜局放检测方法，属于电力设备检测领域。该方法利用传感器采集开关柜局放超声波信号，并对采集的信号进行预处理，包括噪声滤除和信号增强。采用小波包分解算法提取局放信号的时域和频域特征，并通过主成分分析进行特征降维，减少冗余特征对模型训练的影响。为进一步提高诊断精度，引入深度神经网络进行局放信号的分类识别，准确识别局部放电的类型和程度，根据对地暂态电压检测仪获取的轨迹对局放位置进行精确定位。本发明对局放识别具有更高的识别准确率和更强的实时性，能够有效提升开关柜局放检测的自动化水平，减少人工干预和检测时间，为电力系统设备的维护和故障预警提供了更为可靠的技术支持。