基于特征子集的变压器局部放电小样本类型识别

发布时间：2017-11-16 19:05

  本文关键词：基于特征子集的变压器局部放电小样本类型识别

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【摘要】：针对变压器局部放电有效经验样本缺乏时的小样本类型识别问题,提出了一种基于特征子集的集成概率神经网络分类方法 FS-EPNN。首先从4种变压器实验模型放电数据中提取了基于局部放电相位分布二维谱图的44个统计特征。其次,为了避免如PCA等传统降维方法造成的分类信息丢失,将样本的所有特征进行划分并组合成多个低维特征子集,然后根据相应特征子集下的所有样本分别构造基于PNN的基分类器,最后采取投票表决规则集成各基分类器结果识别样本的放电类型。实验结果表明,在小样本情况下,该方法与BPNN、基于PCA的PNN和单PNN方法相比进一步提高了局部放电类型的识别率。
【作者单位】： 华北电力大学电气与电子工程学院;华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室;国家电网公司;
【基金】：中央高校基本科研业务费专项资金资助(13XS30)
【分类号】：TM407
【正文快照】： 0引言变压器是输变电系统中的核心设备,其内部绝缘开始退化时在高压条件下会发生局部放电现象[1],加速了绝缘材料劣化,最终可能导致变压器崩溃。不同类型局部放电的发生机理以及影响程度差异较大,对其进行类型识别有助于了解变压器绝缘状态,为故障诊断与检修维护提供了依据[2]

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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【相似文献】

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本文编号：1193348