【摘要】：針對(duì)直流交聯(lián)聚乙烯(XLPE)電纜局放信號(hào)圖的對(duì)比度差和邊緣清晰度低,影響電纜缺陷識(shí)別率的問題,提出一種基于非下采樣剪切波變換(NSST)域增強(qiáng)的直流電纜局放識(shí)別方法。首先采用NSST對(duì)不同缺陷類型的電纜局放信號(hào)圖進(jìn)行分解,得到低頻子帶圖和高頻方向子帶圖,其中,低頻子帶圖進(jìn)行布谷鳥優(yōu)化多尺度Retinex算法(CS-MSR)增強(qiáng)處理,高頻方向子帶圖進(jìn)行亮度保持動(dòng)態(tài)模糊直方圖均衡算法(BPDFHE)增強(qiáng)處理。然后對(duì)NSST各子帶圖進(jìn)行加權(quán)重構(gòu),得到增強(qiáng)的直流電纜局放信號(hào)圖。最后提取直流電纜局放信號(hào)圖中每個(gè)子帶圖的最大放電次數(shù)、平均放電時(shí)間間隔、平均放電量等共計(jì)72個(gè)特征參數(shù),并代入到線性核支持向量機(jī)(L-SVM),高斯核支持向量機(jī)(G-SVM),多項(xiàng)式核支持向量機(jī)(P-SVM)和多核支持向量機(jī)(M-SVM)識(shí)別模型中進(jìn)行分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明:基于NSST域增強(qiáng)的直流電纜局放信號(hào)圖與原始信號(hào)圖相比,在M-SVM情況下,整體缺陷識(shí)別準(zhǔn)確率提高9.46%以上。運(yùn)用新提出的方法進(jìn)行局放識(shí)別時(shí),信號(hào)圖細(xì)節(jié)更加豐富,且提高了電纜局放信號(hào)圖的缺陷識(shí)別率,為直流電纜局放缺陷識(shí)別提供了新的思路。
[Abstract]:Aiming at the problem of low contrast and low edge definition of DC crosslinked polyethylene (XLPE) cable partial discharge signal, the defect recognition rate of cable is affected. A method of DC cable partial discharge recognition based on non-downsampling shear wave transform (NSST) domain enhancement is proposed. Firstly, the low-frequency sub-band map and the high-frequency directional sub-band map are obtained by using NSST to decompose the partial discharge signals of different defect types of cables. Among them, the low-frequency sub-band map is enhanced by the Cuckoo optimization multi-scale Retinex algorithm (CS-MSR). The high frequency directional subband map is enhanced by (BPDFHE), a dynamic fuzzy histogram equalization algorithm. Then, the weighted reconstruction of each sub-band diagram of NSST is carried out, and the enhanced DC cable partial discharge signal diagram is obtained. Finally, the maximum discharge times, the average discharge interval and the average discharge amount in each sub-band diagram of DC cable partial discharge signal diagram are extracted, and a total of 72 characteristic parameters are obtained, which are replaced by linear kernel support vector machine (L-SVM). Gao Si kernel support vector machine (G-SVM), polynomial kernel support vector machine (P-SVM) and multi-kernel support vector machine (M-SVM) are analyzed. The experimental results show that, compared with the original signal diagram, the accuracy of the whole defect recognition is increased by more than 9.46% in the case of M-SVM, compared with the original signal diagram. The enhancement of DC cable partial discharge signal based on NSST domain is more than 9.46%. When using the new method for partial discharge recognition, the detail of signal diagram is more abundant, and the defect recognition rate of partial discharge signal diagram of cable is improved, which provides a new way of thinking for partial discharge defect recognition of DC cable.
【作者單位】： 上海交通大學(xué)電氣工程系;國網(wǎng)浙江省電力公司電力科學(xué)研究院;
【基金】：國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃(2016YFB0900705)~~
【分類號(hào)】：TM855

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本文編號(hào)：2304861