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基于PRPD图谱多特征融合的局部放电类型识别研究 被引量：5
1
作者 代少升 任忠 +1 位作者 赖智颖 刘小兵 《重庆邮电大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2022年第3期373-382,共10页
局部放电(partial discharge,PD)信号的检测能够为电力系统提供绝缘缺陷诊断和运行状态评估。现有的局部放电类型识别算法难以有效识别相似度较高的绝缘缺陷,限制了其应用范围。为此,提出一种基于PRPD(phase resolved partial discharge... 局部放电(partial discharge,PD)信号的检测能够为电力系统提供绝缘缺陷诊断和运行状态评估。现有的局部放电类型识别算法难以有效识别相似度较高的绝缘缺陷,限制了其应用范围。为此,提出一种基于PRPD(phase resolved partial discharge)图谱多特征融合的局部放电类型识别算法。该算法利用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)提取局部放电PRPD图谱图像特征,将图像特征与PD信号统计特征进行有效融合,利用融合特征识别局部放电类型。在实验室环境下建立了4种局部放电模型,并进行了模拟对比实验。实验结果表明,相比传统的支持向量机(support vector machine,SVM)和反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)算法,所提出方法的正确识别率分别提高了12.82%和19.70%,对相似度较高的缺陷类型也能进行有效识别,算法具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 局部放电 类型识别 多特征融合 卷积神经网络 prpd图谱
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基于多层特征融合CNN的变压器PRPD图谱识别 被引量：14
2
作者 李宏波 朱永利 王京保 《电测与仪表》 北大核心 2020年第18期63-68,共6页
智能化的分类算法在局部放电模式识别中应用良好,但是需要人工提取特征,因而存在特征丢失和识别效率低的问题。文中对传统的卷积神经网络进行多层特征融合的改进,并用于局部放电模式识别,以预处理后的PRPD图谱为输入,自动提取图谱特征,... 智能化的分类算法在局部放电模式识别中应用良好,但是需要人工提取特征,因而存在特征丢失和识别效率低的问题。文中对传统的卷积神经网络进行多层特征融合的改进,并用于局部放电模式识别,以预处理后的PRPD图谱为输入,自动提取图谱特征,并进行深层和浅层的特征融合以防止特征丢失,最后输出分类结果。此外文中算法还对传统CNN的池化策略进行改进,使用最大二均值池化,进一步保留了图谱的有效特征。实验结果表明,相比于传统的人工提取统计特征再输入分类器的模式,特征融合CNN的识别正确率更高,达91.21%,且耗时更少。 展开更多
关键词 局部放电 CNN 特征融合 prpd图谱
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基于Storm的变压器PRPD参数提取与模式构造 被引量：1
3
作者 赵铭滕 朱永利 《计算机应用与软件》 北大核心 2022年第2期44-48,共5页
随着局部放电数据增多,为了提高放电数据的参数提取和模式构造的效率,将放电数据参数分析与Storm相结合,设计并使用Storm平台下双阈值过滤参数提取算法。该算法在框架组件中分别对各个阶段进行编程实现,通过数据流连通,将其产生的任务... 随着局部放电数据增多,为了提高放电数据的参数提取和模式构造的效率,将放电数据参数分析与Storm相结合,设计并使用Storm平台下双阈值过滤参数提取算法。该算法在框架组件中分别对各个阶段进行编程实现,通过数据流连通,将其产生的任务提交至集群完成,有效提取基本参数并且绘制图谱。实验结果表明,该算法与Storm框架结合具有低延迟和高吞吐量,能够提高处理效率。 展开更多
关键词 STORM 局部放电 prpd图谱 参数提取
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基于改进K-means聚类高压电缆的局部放电定位和识别 被引量：3
4
作者 李小龙 郭来功 +2 位作者 来文豪 王保德 韩剑秋 《电工技术》 2025年第6期124-130,共7页
针对高压电缆局部放电到时产生误差导致定位不准、干扰信号导致图谱识别困难等问题,提出了一种改进K-means聚类算法。在局部放电定位时,消去非线性方程组的二阶项,将其转换成线性方程组,考虑到时误差的情况下,至少使用4个高频电流传感... 针对高压电缆局部放电到时产生误差导致定位不准、干扰信号导致图谱识别困难等问题,提出了一种改进K-means聚类算法。在局部放电定位时,消去非线性方程组的二阶项,将其转换成线性方程组,考虑到时误差的情况下,至少使用4个高频电流传感器测量并计算PD的初值,改进K-means聚类对初值进行聚类优化,获得最优的PD源坐标,从而对PD进行精确定位。在局部放电信号的识别过程中,建立检测信号处理甄别系统对信号进行采集、处理,产生PRPD图谱和T-F图谱,由改进K-means聚类对T-F图谱进行聚类,将PRPD图谱分类成2簇信号的PRPD图谱,根据PRPD源图谱库特征对比,准确地对信号进行识别。实验结果表明,该方法可有效分离局部放电信号和干扰信号,实现局部放电信号类型的准确识别。 展开更多
关键词 局部放电 K-MEANS聚类 定位 prpd图谱
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基于卷积神经网络与特高频技术的局部放电模式识别研究 被引量：8
5
作者 孙天龙 《电器与能效管理技术》 2022年第10期32-37,共6页
局部放电是导致电力设备绝缘性能劣化并最终导致绝缘失效的主要因素之一,传统方法检测设备局部放电操作复杂、需要依靠人工定期巡检,不能对设备绝缘状态进行实时监测。由于局部放电发生时会向外辐射高频电磁波信号,提出一种基于特高频... 局部放电是导致电力设备绝缘性能劣化并最终导致绝缘失效的主要因素之一,传统方法检测设备局部放电操作复杂、需要依靠人工定期巡检,不能对设备绝缘状态进行实时监测。由于局部放电发生时会向外辐射高频电磁波信号,提出一种基于特高频技术的局部放电在线监测及相位分辨的局部放电(PRPD)图谱构建方法。使用所提方法获取局部放电脉冲的幅值及时间信息构建PRPD图谱,将PRPD图谱进行网格化处理得到36×30的灰度图像,最后采用卷积神经网络算法对4种典型放电类型图谱进行分类识别。 展开更多
关键词 局部放电 模式识别 卷积神经网络 prpd图谱
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基于卷积神经网络的多源局部放电模式识别 被引量：1
6
作者 余祉宏 邵振华 冯旗 《电工电气》 2023年第10期24-31,共8页
为验证开关柜多源局部放电直接分类的可行性,设计了四种典型局部放电模型,采集单局部放电源和双局部放电源信号,并绘制PRPD图谱作为数据集,利用卷积神经网络(CNN)模型进行模式识别。实验以经典模型的性能作为参考,再对表现较好的模型进... 为验证开关柜多源局部放电直接分类的可行性,设计了四种典型局部放电模型,采集单局部放电源和双局部放电源信号,并绘制PRPD图谱作为数据集,利用卷积神经网络(CNN)模型进行模式识别。实验以经典模型的性能作为参考,再对表现较好的模型进行优化,得到最终模型。实验结果表明,优化后的模型准确率均超过98.5%,且训练时长较经典模型明显减少,适用于多源局部放电模式识别。 展开更多
关键词 多源局部放电 prpd图谱 卷积神经网络 模式识别
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