【摘要】：GIS局部放電模式識別是其絕緣狀態(tài)評估的重要部分,搭建了252k V GIS局部放電實驗仿真平臺,采用超高頻和超聲波檢測法對4種典型絕緣故障進(jìn)行局部放電檢測,得到了相應(yīng)的放電信號,并根據(jù)信號特點獲取了相應(yīng)的統(tǒng)計參數(shù)圖譜,提取了相應(yīng)的特征參數(shù);采用K-折交叉驗證和粒子群算法對組合核參數(shù)法進(jìn)行了核函數(shù)參數(shù)優(yōu)化,然后采用優(yōu)化后的算法融合了超高頻和超聲波特征參數(shù),分別將融合后的參數(shù)和單一的超高頻及超聲波參數(shù)輸入到分類器中進(jìn)行放電模式識別。結(jié)果表明,多特征參數(shù)融合后的識別率要高于單一特征的識別率,融合后的識別率可達(dá)92%。
[Abstract]:Partial discharge pattern recognition of GIS is an important part of its insulation state evaluation. A 252kV GIS partial discharge experimental simulation platform is built, and four typical insulation faults are detected by UHF and ultrasonic detection. The corresponding discharge signal is obtained, and the corresponding statistical parameter map is obtained according to the characteristics of the signal, and the corresponding characteristic parameters are extracted. K- fold cross validation and particle swarm optimization are used to optimize the kernel function parameters of the combined kernel method, and then the UHF and ultrasonic characteristic parameters are fused by the optimized algorithm. The fused parameters and the single UHF and ultrasonic parameters were input into the classifier for discharge pattern recognition. The results show that the recognition rate of multi-feature parameter fusion is higher than that of single feature, and the recognition rate after fusion can reach 922.
【作者單位】： 華北電力大學(xué)河北省輸變電設(shè)備安全防御重點實驗室;
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃項目(863計劃)(2011AA05A121) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項(13ZD14);中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金(12QN36)資助項目
【分類號】：TM595;TM855

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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8 萬偉江;徐，

本文編號：2315515