【摘 要】
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电力设备局部放电检测技术是当今电力系统绝缘诊断的一项重要研究课题.GIS局部放电的在线检测可提高GIS的运行可靠性,因而有关GIS局部放电在线检测系统的研究具有重要的使用
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电力设备局部放电检测技术是当今电力系统绝缘诊断的一项重要研究课题.GIS局部放电的在线检测可提高GIS的运行可靠性,因而有关GIS局部放电在线检测系统的研究具有重要的使用价值和研究意义.随着计算机的广泛应用,计算机辅助的GIS局部放电检测得到了较快的发展,并且使得对局放自动识别系统成为可能.局部放电识别系统一般包括局放信号的测量、外界干扰的抑制、谱图分析、特征提取、识别分类以及局部放电定位等几部分.该文设计了三种GIS局部放电模型,包括内导体固定突起放电、绝缘子表面金属丝刷状放电和绝缘子金属微粒放电,用超高频法(UHF)通过频谱分析仪测量放电产生的信号,并基于局部放电信号与噪声的小波分解特性不同的特点,对局放信号进行小波去噪及归一化.特征提取是识别系统最重要的一步.该文从去噪后信号的H<,qn>(Φ)和H<,n>(Φ)两种谱图中计算包括偏斜度S<,k>、峭度K<,u>、峰值数P<,e>等在内的15个统计算子来表征局部放电的特征,并建立了相应局部放电类型的特征指纹,然后把未知局放源的统计算子与已知指纹进行比较,得出识别结果.该文利用BP和ART-2两种神经网络结构应用于局部放电信号的模式识别.ART-2网络结构由于以竞争学习和自稳机制为原则,能较好地弥补BP网络容易陷入局部极小等缺陷,并且有较为稳定的分类结果,对新的观察输入矢量适应性较强.
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