【摘要】：采用典型模糊聚類算法(FCM)對電力變壓器油紙絕緣缺陷進(jìn)行診斷,研究不同絕緣缺陷的局部放電超高頻信號特征識別問題。根據(jù)變壓器內(nèi)部絕緣缺陷特征,文章構(gòu)建典型油紙絕緣缺陷模型,通過提取局部放電超高頻信號特征量,構(gòu)建綜合識別矩陣,對缺陷進(jìn)行識別。采用模糊C-均值聚類算法分別對信號小波去噪前后兩種綜合特征矩陣進(jìn)行聚類分析及識別。對比結(jié)果表明,小波包多尺度超高頻網(wǎng)格維數(shù)和能量參數(shù)能有效區(qū)分4種絕緣缺陷;小波去噪方法提高了正確識別率、最小識別率、識別穩(wěn)定性、算法穩(wěn)定性和收斂性。驗(yàn)證了模糊C-均值算法對油紙絕緣缺陷識別的適用性。
[Abstract]:The typical fuzzy clustering algorithm (FCM) is used to diagnose oil-paper insulation defects in power transformers, and the characteristic recognition of partial discharge UHF signals with different insulation defects is studied. According to the characteristics of transformer insulation defects, a typical oil-paper insulation defect model is constructed in this paper. By extracting the characteristics of UHF signal of partial discharge, a comprehensive identification matrix is constructed to identify the defects. Fuzzy C-means clustering algorithm is used for clustering analysis and recognition of two synthetic feature matrices before and after de-noising of signal wavelet. The comparison results show that the wavelet packet multi-scale UHF mesh dimension and energy parameters can effectively distinguish the four insulation defects, and the wavelet denoising method improves the correct recognition rate, minimum recognition rate, recognition stability, algorithm stability and convergence. The applicability of fuzzy C-means algorithm to the identification of oil-paper insulation defects is verified.
【作者單位】： 國網(wǎng)浙江省電力公司杭州供電公司;
【分類號】：TM855

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本文編號：2446964