采用双向改进模糊2DLDA算法提升多因素影响的局部放电识别可靠性

发布时间：2019-02-24 17:03

【摘要】：缺陷尺寸、施加电压、绝缘老化等多因素会引起局部放电特征的分散、交叉,并对变压器局部放电的识别可靠性产生较大影响。为了解决上述问题,本文提出了一种双向改进模糊2DLDA(TD-MF2DLDA)算法,提取局部放电(PD)灰度图像特征以提升局部放电的识别可靠性。首先,提出了一种改进模糊2DLDA(MF2DLDA)算法,并引入双向压缩策略,构建了局部放电灰度图像压缩的TD-MF2DLDA算法。最后,采用模糊C均值聚类算法对TD-MF2DLDA特征和其他特征进行了对比分析。对实验室局部放电样本的识别结果表明,当存在绝缘老化等多因素影响时,TD-MF2DLDA算法可以取得92.84%的聚类正确率,较NMF-PCA特征和传统局部放电PRPD特征的77.80%和71.12%具有明显的提高,能够有效避免缺陷尺寸、施加电压、绝缘老化等因素导致的局部放电特征分散、相互交叉等问题,提高了局部放电识别的可靠性。同时,FCM聚类指标XBI表明TD-MF2DLDA特征较NMF-PCA特征和PRPD特征具有更好的类内紧凑性和类间可分性,更适合现场应用。
[Abstract]:Some factors, such as defect size, applied voltage, insulation aging and so on, will lead to the dispersion and crossover of PD characteristics, and will have a great impact on the reliability of partial discharge identification of transformers. In order to solve the above problems, a bidirectional improved fuzzy 2DLDA (TD-MF2DLDA) algorithm is proposed to extract the feature of partial discharge (PD) grayscale image to improve the reliability of partial discharge recognition. Firstly, an improved fuzzy 2DLDA (MF2DLDA) algorithm is proposed, and a TD-MF2DLDA algorithm for partial discharge gray image compression is constructed by introducing a bidirectional compression strategy. Finally, the fuzzy C-means clustering algorithm is used to compare TD-MF2DLDA features with other features. The recognition results of partial discharge samples in laboratory show that when there are many factors such as insulation aging, TD-MF2DLDA algorithm can achieve 92.84% clustering accuracy. Compared with 77.80% and 71.12% of NMF-PCA and traditional partial discharge (PRPD) characteristics, it can effectively avoid the problems such as defect size, applied voltage, insulation aging and so on. The reliability of partial discharge recognition is improved. At the same time, FCM clustering index XBI shows that TD-MF2DLDA features have better intra-class compactness and inter-class separability than NMF-PCA and PRPD features, and are more suitable for field application.
【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;中国电力科学研究院;重庆市电力公司电力科学研究院;
【基金】：国家创新研究群体基金(51021005) 国家自然科学基金(51277187)资助项目
【分类号】：TM732

【参考文献】

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【共引文献】

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