基于聚类-小波神经网络的油纸绝缘气隙放电发展阶段识别方法

被引：9

作者：

陈伟根 ^{[1
]}

凌云 ^{[1
]}

甘德刚 ^{[2
]}

蔚超 ^{[3
]}

岳彦峰 ^{[4
]}

机构：

[1] 输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室(重庆大学)

[2] 四川电力试验研究院

[3] 江苏省电力公司电力科学研究院

[4] 洛阳供电局

来源：

电网技术 | 2012年 / 36卷 / 07期

关键词：

油纸绝缘; 气隙放电; 发展特性; 小波神经网络; 阶段识别;

D O I：

10.13335/j.1000-3673.pst.2012.07.021

中图分类号：

TM855 [绝缘的试验与检查];

学科分类号：

080803 ;

摘要：

基于油纸绝缘气隙放电模型,在实验室搭建了气隙放电及其发展特性研究试验平台;采用恒压法,对其进行局部放电发展特性实验;提取了局部放电最大放电量相位分布、平均放电量相位分布、放电次数相位分布以及局部放电幅值分布中的29个特征参量,通过核主成分分析,采用系统聚类对放电不同的发展阶段进行划分。建立了基于聚类-小波神经网络的放电发展阶段识别方法,识别结果表明:所建立的识别方法能很好地根据放电有效特征量识别放电所处阶段,与系统聚类分析结果基本吻合。

引用

页码：126 / 132

页数：7

共 16 条

[1] 采用分形和支持向量机的气体绝缘组合电器局部放电类型识别 [J].