文档名：基于PRPD图谱的气体绝缘开关柜多缺陷局部放电模式识别
摘要：针对目前不断提高的电压等级,局部放电现象不再是单独一种,可能存在多缺陷同时放电的情况,局部放电类型的模式识别,对监测设备的运行状态具有重要意义.然而多缺陷所产生的局部放电信号存在混叠现象,给识别带来困难.为了能够识别多缺陷局部放电,从PRPD图谱入手,提取图谱的矩特征和灰度共生矩阵特征,将其组合后的7维特征采用支持向量机算法进行分类.该方法可有效解决多缺陷放电信号混叠导致的传统信号特征无法提取的问题.搭建实验模型,共采集了四种单一典型缺陷和三种混合缺陷放电的PRPD图谱,比较了矩特征、灰度共生矩阵特征和组合特征的识别率,结果表明利用组合特征不仅在识别速度上有较大的提升,而且识别率也能够得到提高,可以有效地识别出单一缺陷和混合缺陷,验证了该混合特征的有效性.
作者：冯旗 邵振华 余祉宏 Author：FENGQi SHAOZhenhua YUZhihong
作者单位：温州大学电气与电子工程学院,浙江温州325035闽江学院计算机与控制工程学院,福建福州350108
刊名：电气应用
Journal：ElectrotechnicalApplication
年，卷(期)：2023, 42(6)
分类号：
关键词：多缺陷局部放电 PRPD图谱 矩特征 灰度共生矩阵 支持向量机
Keywords：partialdischargewithmultipledefects PRPDatlas momentcharacteristics graylevelco-occurrencematrix supportvectormachines
机标分类号：TM591TM41TM76
在线出版日期：2023年7月28日
基金项目：福建省科技厅引导性项目基于PRPD图谱的气体绝缘开关柜多缺陷局部放电模式识别[
期刊论文] 电气应用--2023, 42(6)冯旗 邵振华 余祉宏针对目前不断提高的电压等级,局部放电现象不再是单独一种,可能存在多缺陷同时放电的情况,局部放电类型的模式识别,对监测设备的运行状态具有重要意义.然而多缺陷所产生的局部放电信号存在混叠现象,给识别带来困难.为了...参考文献和引证文献
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