论文摘要
近红外光谱分析技术在电力变压器油纸绝缘老化状态的现场快速、无损诊断方面具有巨大的应用潜力。目前,评估建模与现场应用尚处于起步探索阶段。为研究基于近红外光谱的绝缘纸聚合度（degree of polymerization,DP）定量评估模型,制备得到不同老化状态的油纸绝缘样品,检测近红外光谱、DP等数据,利用Savitzky-Golay卷积法对光谱进行预处理,结合偏最小二乘法建立聚合度定量评估基础模型。研究引入XY变量联合的异常样本检测算法和竞争性自适应重加权取样法（competitive adaptive reweighted sampling,CARS）,得到不同组合方式下的优化模型。各模型的预测精度评估结果显示:依据XY变量联合+CARS算法建立的绝缘纸聚合度定量评估模型,使用更少的光谱数据,达到了更优的预测精度,可实现绝缘老化状态的自适应预测。建立的评估模型在5台主变的绝缘纸样现场检测及老化评估中初见成效。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李元,张崟,唐峰,徐尧宇,张文博,张冠军
关键词: 油纸绝缘,近红外光谱,聚合度,偏最小二乘法,定量评估
来源: 中国电机工程学报 2019年S1期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 电力设备电气绝缘国家重点实验室(西安交通大学),深圳供电局有限公司
基金: 国家自然科学基金项目(51607139),强脉冲辐射环境模拟与效应国家重点实验室资助项目(SKLIPR1611)~~
分类号: TM855
DOI: 10.13334/j.0258-8013.pcsee.181991
页码: 287-296
总页数: 10
文件大小: 498K
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