基于组合核多特征融合的GIS局部放电检测与识别

发布时间：2018-11-07 06:42

【摘要】：GIS局部放电模式识别是其绝缘状态评估的重要部分,搭建了252k V GIS局部放电实验仿真平台,采用超高频和超声波检测法对4种典型绝缘故障进行局部放电检测,得到了相应的放电信号,并根据信号特点获取了相应的统计参数图谱,提取了相应的特征参数;采用K-折交叉验证和粒子群算法对组合核参数法进行了核函数参数优化,然后采用优化后的算法融合了超高频和超声波特征参数,分别将融合后的参数和单一的超高频及超声波参数输入到分类器中进行放电模式识别。结果表明,多特征参数融合后的识别率要高于单一特征的识别率,融合后的识别率可达92%。
[Abstract]:Partial discharge pattern recognition of GIS is an important part of its insulation state evaluation. A 252kV GIS partial discharge experimental simulation platform is built, and four typical insulation faults are detected by UHF and ultrasonic detection. The corresponding discharge signal is obtained, and the corresponding statistical parameter map is obtained according to the characteristics of the signal, and the corresponding characteristic parameters are extracted. K- fold cross validation and particle swarm optimization are used to optimize the kernel function parameters of the combined kernel method, and then the UHF and ultrasonic characteristic parameters are fused by the optimized algorithm. The fused parameters and the single UHF and ultrasonic parameters were input into the classifier for discharge pattern recognition. The results show that the recognition rate of multi-feature parameter fusion is higher than that of single feature, and the recognition rate after fusion can reach 922.
【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;
【基金】：国家高技术研究发展计划项目(863计划)(2011AA05A121) 中央高校基本科研业务费专项(13ZD14);中央高校基本科研业务费专项资金(12QN36)资助项目
【分类号】：TM595;TM855

【参考文献】

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