基于模糊聚类算法的油纸绝缘缺陷识别

发布时间：2019-03-25 12:07

【摘要】：采用典型模糊聚类算法(FCM)对电力变压器油纸绝缘缺陷进行诊断,研究不同绝缘缺陷的局部放电超高频信号特征识别问题。根据变压器内部绝缘缺陷特征,文章构建典型油纸绝缘缺陷模型,通过提取局部放电超高频信号特征量,构建综合识别矩阵,对缺陷进行识别。采用模糊C-均值聚类算法分别对信号小波去噪前后两种综合特征矩阵进行聚类分析及识别。对比结果表明,小波包多尺度超高频网格维数和能量参数能有效区分4种绝缘缺陷;小波去噪方法提高了正确识别率、最小识别率、识别稳定性、算法稳定性和收敛性。验证了模糊C-均值算法对油纸绝缘缺陷识别的适用性。
[Abstract]:The typical fuzzy clustering algorithm (FCM) is used to diagnose oil-paper insulation defects in power transformers, and the characteristic recognition of partial discharge UHF signals with different insulation defects is studied. According to the characteristics of transformer insulation defects, a typical oil-paper insulation defect model is constructed in this paper. By extracting the characteristics of UHF signal of partial discharge, a comprehensive identification matrix is constructed to identify the defects. Fuzzy C-means clustering algorithm is used for clustering analysis and recognition of two synthetic feature matrices before and after de-noising of signal wavelet. The comparison results show that the wavelet packet multi-scale UHF mesh dimension and energy parameters can effectively distinguish the four insulation defects, and the wavelet denoising method improves the correct recognition rate, minimum recognition rate, recognition stability, algorithm stability and convergence. The applicability of fuzzy C-means algorithm to the identification of oil-paper insulation defects is verified.
【作者单位】： 国网浙江省电力公司杭州供电公司;
【分类号】：TM855

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