基于ARTNN的GIS绝缘故障识别新方法

为根据局部放电信号识别早期的GIS绝缘故障缺陷类型,提出了一种利用ART神经网络在线识别GIS绝缘故障类型的新方法。较之常用BP神经网络,该法训练时间短、所需样本少、权值稳定、不存在局部收敛,故更适于在线识别。网络的输入量为一个工频周期内局部放电脉冲重复率、主频率、阻尼系数、放电量、放电相位分布。利用5种GIS绝缘缺陷类型的实验所得数据对ART神经网络进行训练及验证,证明该法的缺陷类型正确识别率可>98%,在GIS绝缘故障类型的在线模式识别中具有广泛的前景。