基于聚类分析的变压器局部放电智能诊断的研究

被引：10

作者：

李成榕

王彩雄

唐志国

常文治

盛康

李小鹏

机构：

[1] 华北电力大学高电压与电磁兼容北京市重点实验室

来源：

华北电力大学学报(自然科学版) | 2008年 / 06期

关键词：

局部放电; UHF检波信号; 抗干扰; 模糊聚类; 灰评估; 智能诊断;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM407 [维护、检修];

学科分类号：

摘要：

现场局部放电在线监测系统所检测的原始信号一般包含多种干扰信号和不同类型的局部放电信号,不同类型的局部放电信号叠加同样也会给局部放电的诊断造成困难。聚类分析是将相似的数据对象组成多个簇的过程,通过聚类能够从大量数据中提取有价值的知识和模式,同时还可以有效地处理噪声数据。根据大量的现场测量,提取工频周期上局部放电特高频(UHF)检波信号的特征参数,采用模糊聚类的方法,排除了脉冲干扰信号。采用灰评估以及关联分析的方法,提取不同类型局部放电所对应的相位统计谱图(PRPD)的特征参数,对比实验室建立的标准局部放电类型模式库和状态模式库,智能化诊断出现场局部放电信号所表征的放电类型和放电状态。

引用

页码：7 / 12

页数：6

共 5 条

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