基于多特征信息融合技术的局部放电模式识别研究
本文选题：局部放电 + 特高频 ； 参考：《高电压技术》2015年03期
【摘要】：针对单一特征信息分析模式独立辨识不能有效、可靠地判断出局部放电(PD)类型致使识别"误诊"的问题,以及为了最大限度地利用特高频(UHF)传感器所获取的丰富绝缘状态信息,利用放电时间、放电相位分布及UHF能量与放电量相关性等3类特征信息的共性和差异性进行融合互补,提出一种基于多特征信息融合的PD模式识别方法。通过在一套三相分箱式真实GIS(ZF-10-126)试验平台上实测所得的PD试验信息进行分析其结果表明:3类特征信息独立辨识各类缺陷的准确度存在较大差异性和不确定性,但有着各自优势。而采用D-S证据理论进行3类特征信息融合PD模式识别技术,可对3类特征信息独立识别法各自存在的不足进行互补,具有更高更准确的辨识率和可靠性。至此验证了所提方法的有效性与正确性。
[Abstract]:In view of the fact that independent identification of single characteristic information analysis mode can not be effective, the problem of "misdiagnosis" caused by partial discharge (PDD) type can be reliably determined, and the abundant insulation state information obtained by UHF UHF sensors is also obtained in order to make the best use of UHF sensors. This paper proposes a PD pattern recognition method based on multi-feature information fusion, which is based on the commonness and difference of three kinds of characteristic information, such as discharge time, discharge phase distribution and correlation between UHF energy and discharge quantity. Through the analysis of the PD test information obtained on a set of real GIS-ZF-10-126) test platform, the results show that the accuracy of identifying each kind of defects independently by the three types of characteristic information is quite different and uncertain, but it has their own advantages. Using D-S evidence theory to carry out PD pattern recognition technology of three kinds of feature information fusion can complement the shortcomings of the independent recognition method of three kinds of feature information and have higher and more accurate identification rate and reliability. The validity and correctness of the proposed method are verified.
【作者单位】： 重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室;武汉大学电气工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(51377181) 重庆市基础与前沿研究计划项目(cstc2013jjb90002)~~
【分类号】：TM855
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，本文编号：1974569
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