基于主成分分析和多分类相关向量机的GIS局部放电模式识别

发布时间：2017-11-02 10:17

  本文关键词：基于主成分分析和多分类相关向量机的GIS局部放电模式识别

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【摘要】：GIS局部放电模式识别是其状态评估的重要部分,搭建了252k VGIS局部放电超高频检测仿真实验平台,模拟了4种典型的GIS局部放电模型,并通过试验建立了相应的超高频信号图谱数据库,然后根据信号特点提取了26个原始特征量;采用主成分分析法对特征空间进行降维处理,最终得到10个新的特征量,将原始特征量和降维后的特征量分别输入到多分类相关向量机(M-RVM)中进行分析,结果表明,以降维后的特征量作为输入量,其识别率要高于降维前的;并且采用BN、SVM和M-RVM三种分类器进行对比分析,结果表明,无论是采用原始特征参量还是降维后的参量作为输入量,M-RVM方法的识别率都是最高,其中降维后的识别率大于85%。
【作者单位】： 华北电力大学河北省输变电设备安全防御重点实验室;
【关键词】： 气体绝缘组合电器 局部放电 主成分分析 多分类相关向量机 模式识别
【基金】：国家高技术研究发展计划(863计划)(2011AA05A121) 中央高校基本科研业务费专项(13ZD14)资助项目
【分类号】：TM595
【正文快照】： 1引言局部放电(Partial Discharge,PD)是SF6气体绝缘组合电器(Gas Insulated Switchgear,GIS)绝缘劣化的主要表现形式,不同放电类型所反映的绝缘劣化机理不同,而且不同放电类型对GIS绝缘造成的损害程度不同[1,2],因此,对GIS局部放电进行模式识别已经成为GIS状态评估方面的重要

【参考文献】

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本文编号：1131118