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【摘 要】气体绝缘开关设备（Gas Insulated Switchgear，GIS）在长期运行中易发生局部放电，威胁电力系统运行安全。文章研究了基于深度学习的局部放电信号处理流程，构建了适用于放电特征提取的输入结构，设计并训练了多种识别模型以实现放电模式的高精度分类，分析了模型识别性能差异，进一步建立寿命预测模型，结合关键放电参数实现对设备剩余寿命的拟合与预测，探讨了预测结果的可靠性与适应性。（剩余5653字）
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基于深度学习的GIS设备局部放电模式识别与寿命预测
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