本文選題：變壓器 + 局部放電��； 參考：《華北電力大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2016年06期

【摘要】：局部放電類型的識別對準(zhǔn)確掌握變壓器絕緣狀態(tài)和合理安排檢修維護(hù)有著重要的指導(dǎo)意義。識別放電類型的關(guān)鍵在于放電特征的提取。針對目前局部放電特征識別穩(wěn)定性差,識別率低的問題,提出了一種基于變分模態(tài)分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和多尺度排列熵(Multi-scale permutation entropy,MPE)的特征提取方法,并驗(yàn)證了方法的有效性。利用VMD分解算法對實(shí)驗(yàn)室條件下采集的4種局部放電信號進(jìn)行分解,得到數(shù)個包含不同頻帶信息的有限帶寬的固有模態(tài)分量(band-limited intrinsic mode functions,BLIMFs),分別計(jì)算相應(yīng)的多尺度排列熵,并將其組合成原始特征量。在此基礎(chǔ)之上,利用最大相關(guān)最小冗余準(zhǔn)則(max-relevance and min-redundancy criteria,mRMR)對原始特征量進(jìn)行優(yōu)選降維,最后使用支持向量機(jī)分類器實(shí)現(xiàn)分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:在染噪情況下,該方法提取的多尺度排列熵仍能準(zhǔn)確刻畫不同的放電信號時(shí)頻復(fù)雜度的差異,魯棒性強(qiáng),識別率高。
[Abstract]:The identification of partial discharge type has important guiding significance for accurately grasping the insulation state of transformer and arranging maintenance and repair reasonably. The key to identify discharge types lies in the extraction of discharge characteristics. Aiming at the problem of poor stability and low recognition rate of PD feature recognition, a feature extraction method based on Variational Mode decomposition (VMD) and Multi-scale permutation Entropy (MPE) is proposed, and the validity of the method is verified. Four kinds of PD signals collected in laboratory are decomposed by VMD decomposition algorithm, and several inherent modal components (band-limited intrinsic mode functionsn) with limited bandwidth are obtained, and the corresponding multi-scale permutation entropy is calculated respectively. It is combined into the original characteristic quantity. On this basis, the max-relevance and min-redundancy criterion of maximum correlation minimum redundancy (max-relevance and min-redundancy criterion) is used to optimize and reduce the dimension of the original feature. Finally, support vector machine classifier is used to realize the classification. The experimental results show that the multi-scale permutation entropy extracted by this method can accurately depict the difference in time-frequency complexity of different discharge signals in the case of noise, and it has strong robustness and high recognition rate.
【作者單位】： 華北電力大學(xué)新能源電力系統(tǒng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【分類號】：TM855

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本文編號：2110754