GIS局部放电深度分层放电类型诊断方法研究

论文摘要

现有的GIS局部放电类型诊断主流采用单一分类器直接进行多类型划分,该方法对类间交叉重叠区域敏感,且受单一分类器固有缺陷的影响。文中提出了一种深度分层放电类型诊断方法,以逐层二分决策实现多类划分,在分层决策中优先进行良性样本的区分,将交叉重叠区域分类问题放至深层节点进行,且在每个二分节点处可择优选用不同分类器。设计了5种典型的GIS放电模型,从放电PRPD谱图、U-Δt序列谱图的统计特征、图像特征出发,构造了16个特征参量,探索了不同分层深度值下的诊断分类正确率,并与传统直接分类方法进行了比较。结果表明:深度分层诊断相比于直接识别诊断,总体识别正确率提高了20%,尤其对直接识别诊断误判率大的沿面、颗粒类缺陷,识别正确率提升明显（30%）。

论文目录

• 0 引言
• 1 算法原理
•   1.1 先验知识库建立
•   1.2 分层识别策略
•   1.3 分类器选择
•   1.4 放电类型判定
• 2 实验和数据
•   2.1 放电模型
•   2.2 放电图谱和特征量
• 3 识别结果及分析
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张连根,路士杰,李成榕,唐铭泽,唐志国

关键词: 局部放电,类型诊断,深度分层

来源: 高压电器 2019年10期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业

单位: 华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室

基金: 国家重点研发计划资助(2017YFB0903800)~~

分类号: TM855

DOI: 10.13296/j.1001-1609.hva.2019.10.005

页码: 25-32

总页数: 8

文件大小: 2265K

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