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基于PRPD图谱多特征融合的局部放电类型识别研究 被引量：4
1
作者 代少升 任忠 +1 位作者 赖智颖 刘小兵 《重庆邮电大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2022年第3期373-382,共10页
局部放电(partial discharge,PD)信号的检测能够为电力系统提供绝缘缺陷诊断和运行状态评估。现有的局部放电类型识别算法难以有效识别相似度较高的绝缘缺陷,限制了其应用范围。为此,提出一种基于PRPD(phase resolved partial discharge... 局部放电(partial discharge,PD)信号的检测能够为电力系统提供绝缘缺陷诊断和运行状态评估。现有的局部放电类型识别算法难以有效识别相似度较高的绝缘缺陷,限制了其应用范围。为此,提出一种基于PRPD(phase resolved partial discharge)图谱多特征融合的局部放电类型识别算法。该算法利用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)提取局部放电PRPD图谱图像特征,将图像特征与PD信号统计特征进行有效融合,利用融合特征识别局部放电类型。在实验室环境下建立了4种局部放电模型,并进行了模拟对比实验。实验结果表明,相比传统的支持向量机(support vector machine,SVM)和反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)算法,所提出方法的正确识别率分别提高了12.82%和19.70%,对相似度较高的缺陷类型也能进行有效识别,算法具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 局部放电 类型识别 多特征融合 卷积神经网络 prpd图谱
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基于卷积神经网络与特高频技术的局部放电模式识别研究 被引量：4
2
作者 孙天龙 《电器与能效管理技术》 2022年第10期32-37,共6页
局部放电是导致电力设备绝缘性能劣化并最终导致绝缘失效的主要因素之一,传统方法检测设备局部放电操作复杂、需要依靠人工定期巡检,不能对设备绝缘状态进行实时监测。由于局部放电发生时会向外辐射高频电磁波信号,提出一种基于特高频... 局部放电是导致电力设备绝缘性能劣化并最终导致绝缘失效的主要因素之一,传统方法检测设备局部放电操作复杂、需要依靠人工定期巡检,不能对设备绝缘状态进行实时监测。由于局部放电发生时会向外辐射高频电磁波信号,提出一种基于特高频技术的局部放电在线监测及相位分辨的局部放电(PRPD)图谱构建方法。使用所提方法获取局部放电脉冲的幅值及时间信息构建PRPD图谱,将PRPD图谱进行网格化处理得到36×30的灰度图像,最后采用卷积神经网络算法对4种典型放电类型图谱进行分类识别。 展开更多
关键词 局部放电 模式识别 卷积神经网络 prpd图谱
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基于卷积神经网络的多源局部放电模式识别
3
作者 余祉宏 邵振华 冯旗 《电工电气》 2023年第10期24-31,共8页
为验证开关柜多源局部放电直接分类的可行性,设计了四种典型局部放电模型,采集单局部放电源和双局部放电源信号,并绘制PRPD图谱作为数据集,利用卷积神经网络(CNN)模型进行模式识别。实验以经典模型的性能作为参考,再对表现较好的模型进... 为验证开关柜多源局部放电直接分类的可行性,设计了四种典型局部放电模型,采集单局部放电源和双局部放电源信号,并绘制PRPD图谱作为数据集,利用卷积神经网络(CNN)模型进行模式识别。实验以经典模型的性能作为参考,再对表现较好的模型进行优化,得到最终模型。实验结果表明,优化后的模型准确率均超过98.5%,且训练时长较经典模型明显减少,适用于多源局部放电模式识别。 展开更多
关键词 多源局部放电 prpd图谱 卷积神经网络 模式识别
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