本文關鍵詞：基于特征子集的變壓器局部放電小樣本類型識別

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【摘要】：針對變壓器局部放電有效經驗樣本缺乏時的小樣本類型識別問題,提出了一種基于特征子集的集成概率神經網絡分類方法 FS-EPNN。首先從4種變壓器實驗模型放電數據中提取了基于局部放電相位分布二維譜圖的44個統(tǒng)計特征。其次,為了避免如PCA等傳統(tǒng)降維方法造成的分類信息丟失,將樣本的所有特征進行劃分并組合成多個低維特征子集,然后根據相應特征子集下的所有樣本分別構造基于PNN的基分類器,最后采取投票表決規(guī)則集成各基分類器結果識別樣本的放電類型。實驗結果表明,在小樣本情況下,該方法與BPNN、基于PCA的PNN和單PNN方法相比進一步提高了局部放電類型的識別率。
【作者單位】： 華北電力大學電氣與電子工程學院;華北電力大學新能源電力系統(tǒng)國家重點實驗室;國家電網公司;
【基金】：中央高校基本科研業(yè)務費專項資金資助(13XS30)
【分類號】：TM407
【正文快照】： 0引言變壓器是輸變電系統(tǒng)中的核心設備,其內部絕緣開始退化時在高壓條件下會發(fā)生局部放電現象[1],加速了絕緣材料劣化,最終可能導致變壓器崩潰。不同類型局部放電的發(fā)生機理以及影響程度差異較大,對其進行類型識別有助于了解變壓器絕緣狀態(tài),為故障診斷與檢修維護提供了依據[2]

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本文編號：1193348