基于GK模糊聚类和LS-SVC的GIS局部放电类型识别

被引：27

作者：

杨志超 ^{[1
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]}

范立新 ^{[3
]}

杨成顺 ^{[1
,2
]}

张成龙 ^{[1
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]}

黄烜城 ^{[3
]}

机构：

[1] 南京工程学院电力工程学院

[2] 配电网智能技术与装备江苏省协同创新中心

[3] 江苏方天电力技术有限公司

来源：

电力系统保护与控制 | 2014年 / 42卷 / 20期

关键词：

气体绝缘组合电器; 局部放电; 故障识别; G-K模糊聚类; 最小二乘支持向量机;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM85 [高电压绝缘技术];

学科分类号：

摘要：

局部放电可以反映气体绝缘组合电器(Gas Insulated Switchgear,GIS)内部的绝缘缺陷,对正确识别GIS的放电类型具有重要意义。在GIS重症监护系统研究平台上人工设置4种GIS的典型缺陷。基于4种缺陷不同电压等级下的局部放电样本数据,提取局部放电灰度图像的分析特性作为识别特征量。同时考虑到现场干扰对局部放电信号的影响,利用GK模糊聚类算法对分形特征量进一步处理,以提取隔离干扰后的分析特征量。最后设计了基于LS-SVC的局部放电模式识别器。试验结果表明所提方法能有效识别GIS放电类型,比人工神经网络方法具有识别率高、稳定性好的优点。

引用

页码：38 / 45

页数：8

共 16 条

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