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當前電容器介質損耗因素的計算方法為正向求解過程，即先對電容器工作電流和電壓進行采樣，再使用諧波分析等方法計算介損值，實踐中算法穩定性不佳。為此提出了一種基于深度學習的電容器介損角辨識方法，采用一段時間的監測值訓練深度學習網絡，再使用該深度學習網絡對新采樣的信號進行辨識，判斷介損角變化量（分辨率為0. 001%）。給出了用于深度學習的介損角表示信號D8（t）的計算過程，證明了在討論域內該信號的幅值即是介損角6，且其波形形狀包含監測裝置受到的干擾。仿真實驗證明該方法有效，比加漢寧窗的諧波分析法具有更好的抗噪能力。實際在線監測樣本的計算結果表明其穩定性優于加漢寧窗的諧波分析法，且辨識結果不受電壓互感器角差的影響。
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