【摘要】针对现有检测方法对 SF6 气体绝缘开关设备电弧放电检测时，检测到的放电次数与实际不符的问题，引入深度学习，开展SF6 气体绝缘开关设备电弧放电检测研究。利用传感器采集 SF6 气体绝缘开关设备电弧放电响应信号。检测绝缘开关设备的 SF6 气体分解产物特征，包括生成速率、分解产物浓度等。通过深度学习的应用，对电弧放电故障检测模型训练，实现电弧放电检测。通过实验证明，新的检测方法得到的检测结果与实际情况一致，具备极高检测精度，该方法应用可有效促进 SF6气体绝缘开关设备运行安全性和稳定性提升。