局部放电是一种常见的电气放电现象，它是电气设备在长期运行时绝缘发生损坏的一种征兆。局部放电类型与程度与绝缘缺陷紧密相关，放电信号识别的目的就是要准确出信号来源，判断其危害性。因此，局部放电的模式识别技术的实现就具有相当重要的学术价值和工程实用性。
随着深度学习的方法的提出和不断发展，各种类型的网络结构和优化算法相继被提出。深度学习的方法能够对大规模的数据进行处理，使用无监督的学习来提取输入的特征，并用深层次的结构发现输入的深层次特征[1]。因此，深度学习的发展和不断广泛应用，为局部放电模式识别和故障诊断开拓了新的研究方向。
1.局部放电检测
1.1局部放电检测方法
本文在实验采集数据过程中，运用的传感器是一种基于 Rogowski 线圈（简称罗式线圈）原理制作成的电流传感器。 罗氏线圈具有准确度高、体积小、成本低、适合量产等优势，已经在如电子式电流互感器等测量装置中得到了应用。
1.2 罗氏线圈的工作原理
Rogowski线圈是由单导线均匀密布缠绕在由构成的一个环形骨架上构成的，线圈一般为两层，被测电流会成度角穿过骨架圆环的中心点时，就会在环形骨架的横截面上产生变化的交变磁通，并且会随着线圈一次侧的电流改变而变化，随之会在线圈的二次侧绕组上感应到电流和电动势，而且二次侧的感应电动势与一次侧输入信号电流成微分比例关系，这样一来就可以在二次侧绕组上接一个采样电阻组成采样回路，然后就能通过采样电阻两端的电压来分析其自积分变换过程，最后就能得出一次侧采样信号变化过程的规律。 2.局部放电实验
电力线宽带
2.1电树放电实验
对于电树放电，设置油纸绝缘模型，进行如下实验。为不同加压阶段的局部放电特性，首先应当测量观察试品的耐压特性[3]。对模型进行阶梯升压，并观察其现象。
局部放电在约交流电压有效值3.5kV出现，此时属于局部放电起始阶段，放电次数和放电量都较小，放电点在工频正、负半周上的分布范围很小，放电量只有100pC左右，且均匀状随机分布。随着电压有效值升高到约6kV后，局部放电的放电次数大大增加，放电量逐渐增加到近数百至数千pC的数量级内。并逐渐表现出工频相位和放电量上的分布规律。局部放电逐渐发展到工频全相位分布，特征逐渐不明显，此时已经接近了临近击穿状态。为了保护试验设备免受击穿冲击，实验不再升压，而是逐步将电压归零。之后，并在有效值6kV附近多次测量。
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