基于随机森林算法的GIS特高频局放信号识别系统
发布时间：2022-02-08 15:53
气体绝缘组合开关装置（Gas Insulated Switchgear,GIS）因其卓越的性能和极高的安全稳定性,已经在电力系统占据重要地位。然而,各种外界因素以及长时间的运行可能给GIS留下绝缘缺陷,并引发绝缘故障。局部放电（Partial Discharge,PD）特高频（Ultra High Frequency,UHF）信号分类识别是一种能够发现并分析辨识GIS内部绝缘缺陷类型的有效方法,受到广泛关注。为了提高GIS局放信号分类识别的效率和准确性,本文提出了一种采用联合特征参量的基于随机森林算法的GIS特高频局放信号识别系统。首先,本文利用UHF信号采集法获取由GIS局放模拟装置产生四种典型绝缘缺陷的局放信号进行预处理,并作为数据集,绘制散点图。根据信号图像特征设计新的特征参量,并结合传统的统计特征和图像矩特征,选取32组特征参量,以提高数据区分度。为局放信号的分类识别建立更能准确描述信号特点的参量空间,避免参量维度过低导致的低正确率。然后,本文采用10折交叉验证法将数据集分为训练数据组和测试数据组,以提高数据样本的使用率,削弱评估分类器过程中的随机性。利用Bagging（Boo...
【文章来源】：上海交通大学上海市211工程院校985工程院校教育部直属院校
【文章页数】：83 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
某500kV线路GIS现场图
学全日制专业硕士学位论文 第优势。，即便 GIS 的安全性能优于传统设备，但因为各种难以避免会有故障发生。根据 1996 年国际大电网会议(CIGRE)所公布 发生的故障中，主要分为绝缘、机械和气体泄漏三大故障。如，绝缘故障占据大多数，达 57%[4]。
图 1-2 GIS 故障类型分布统计Fig.1-2 Distributed statistics of GIS fault types起绝缘故障的因素种类较多，由接触不良引起的绝缘故障可内部遗留的可自由移动的微小颗粒及异物所带来的绝缘故障 1-3 所示[5]。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于MEA-LVQ神经网络的GIS特高频局部放电识别研究[J]. 李亚,崔昊杨,李鑫,刘晨斐,束江,许永鹏. 高压电器. 2017(06)
[2]提升双树复小波在GIS局部放电监测白噪声抑制的应用[J]. 叶会生,陈晓林,周挺,段肖力,谢耀恒,李欣. 高电压技术. 2017(03)
[3]SF6气体中电晕放电的多光谱脉冲特性研究[J]. 刘嘉林,董明,李阳,谢佳成,任明. 绝缘材料. 2017(02)
[4]基于超高频特高频法的GIS局部放电特征图谱提取与研究[J]. 张广东,秦睿,张忠元,孙亚明,王峰,杨萍. 高压电器. 2016(09)
[5]局部放电稀疏分解模式识别方法[J]. 律方成,谢军,李敏,王永强,刘效斌,范晓舟. 中国电机工程学报. 2016(10)
[6]基于仿生模式识别的GIS局部放电类型辨识[J]. 胡凯旋,刘利强,李昌陵,车传强,吕超. 高压电器. 2016(02)
[7]基于矩特征与概率神经网络的局部放电模式识别[J]. 周沙,景亮. 电力系统保护与控制. 2016(03)
[8]GIS中S2OF10作为局部放电特征气体的有效性分析[J]. 周永言,乔胜亚,李丽,周文俊,胡慧,喻剑辉,王宝山,罗运柏. 中国电机工程学报. 2016(03)
[9]GIS中局部放电超声波检测定位方法及应用分析[J]. 孙帆,马瑞龙,梁乃峰,宋方. 电气应用. 2015(13)
[10]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[J]. 律方成,金虎,王子建,张波. 电工技术学报. 2015(06)
博士论文
[1]基于多参量的GIS局部放电发展过程研究及严重程度评估[D]. 金虎.华北电力大学 2015
[2]基于UHF方法的GIS局部放电检测与仿生模式识别[D]. 段大鹏.上海交通大学 2009
[3]GIS局部放电超高频包络检测研究[D]. 李立学.上海交通大学 2009
硕士论文
[1]GIS局部放电监测系统干扰抑制及数据传输研究[D]. 徐倩.华北电力大学 2016
[2]GIS特高频局部放电特征量优选及类型识别研究[D]. 刘昌标.华北电力大学 2015
[3]线性判别式的比较与优化方法研究[D]. 李艳芳.华东理工大学 2015
[4]UHF电磁波在GIS筒体内传播特性的仿真与实验研究[D]. 刘宏波.华北电力大学 2014
[5]局部放电综合实验平台及模式识别算法研究[D]. 李珏龙.上海交通大学 2014
[6]GIS绝缘缺陷特征图谱及其识别技术研究[D]. 司良奇.上海交通大学 2013
[7]基于矩特征提取的图像识别算法研究[D]. 孙贝.太原理工大学 2010
[8]超声波法检测GIS局部放电的研究[D]. 陈宏福.上海交通大学 2008
本文编号：3615337
【文章来源】：上海交通大学上海市211工程院校985工程院校教育部直属院校
【文章页数】：83 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
某500kV线路GIS现场图
学全日制专业硕士学位论文 第优势。，即便 GIS 的安全性能优于传统设备，但因为各种难以避免会有故障发生。根据 1996 年国际大电网会议(CIGRE)所公布 发生的故障中，主要分为绝缘、机械和气体泄漏三大故障。如，绝缘故障占据大多数，达 57%[4]。
图 1-2 GIS 故障类型分布统计Fig.1-2 Distributed statistics of GIS fault types起绝缘故障的因素种类较多，由接触不良引起的绝缘故障可内部遗留的可自由移动的微小颗粒及异物所带来的绝缘故障 1-3 所示[5]。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于MEA-LVQ神经网络的GIS特高频局部放电识别研究[J]. 李亚,崔昊杨,李鑫,刘晨斐,束江,许永鹏. 高压电器. 2017(06)
[2]提升双树复小波在GIS局部放电监测白噪声抑制的应用[J]. 叶会生,陈晓林,周挺,段肖力,谢耀恒,李欣. 高电压技术. 2017(03)
[3]SF6气体中电晕放电的多光谱脉冲特性研究[J]. 刘嘉林,董明,李阳,谢佳成,任明. 绝缘材料. 2017(02)
[4]基于超高频特高频法的GIS局部放电特征图谱提取与研究[J]. 张广东,秦睿,张忠元,孙亚明,王峰,杨萍. 高压电器. 2016(09)
[5]局部放电稀疏分解模式识别方法[J]. 律方成,谢军,李敏,王永强,刘效斌,范晓舟. 中国电机工程学报. 2016(10)
[6]基于仿生模式识别的GIS局部放电类型辨识[J]. 胡凯旋,刘利强,李昌陵,车传强,吕超. 高压电器. 2016(02)
[7]基于矩特征与概率神经网络的局部放电模式识别[J]. 周沙,景亮. 电力系统保护与控制. 2016(03)
[8]GIS中S2OF10作为局部放电特征气体的有效性分析[J]. 周永言,乔胜亚,李丽,周文俊,胡慧,喻剑辉,王宝山,罗运柏. 中国电机工程学报. 2016(03)
[9]GIS中局部放电超声波检测定位方法及应用分析[J]. 孙帆,马瑞龙,梁乃峰,宋方. 电气应用. 2015(13)
[10]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[J]. 律方成,金虎,王子建,张波. 电工技术学报. 2015(06)
博士论文
[1]基于多参量的GIS局部放电发展过程研究及严重程度评估[D]. 金虎.华北电力大学 2015
[2]基于UHF方法的GIS局部放电检测与仿生模式识别[D]. 段大鹏.上海交通大学 2009
[3]GIS局部放电超高频包络检测研究[D]. 李立学.上海交通大学 2009
硕士论文
[1]GIS局部放电监测系统干扰抑制及数据传输研究[D]. 徐倩.华北电力大学 2016
[2]GIS特高频局部放电特征量优选及类型识别研究[D]. 刘昌标.华北电力大学 2015
[3]线性判别式的比较与优化方法研究[D]. 李艳芳.华东理工大学 2015
[4]UHF电磁波在GIS筒体内传播特性的仿真与实验研究[D]. 刘宏波.华北电力大学 2014
[5]局部放电综合实验平台及模式识别算法研究[D]. 李珏龙.上海交通大学 2014
[6]GIS绝缘缺陷特征图谱及其识别技术研究[D]. 司良奇.上海交通大学 2013
[7]基于矩特征提取的图像识别算法研究[D]. 孙贝.太原理工大学 2010
[8]超声波法检测GIS局部放电的研究[D]. 陈宏福.上海交通大学 2008
本文编号：3615337
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/dianlilw/3615337.html
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