【摘 要】
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高压电缆局部放电样本数量对模式识别精度有较大影响,样本数量不足,模型难以得到充分训练,从而影响识别精度,对局部放电样本进行扩充可以有效解决该难题,对此,提出基于可变噪
【机 构】
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广东电网有限责任公司中山供电局,广东中山528400强电磁工程与新技术国家重点实验室(华中科技大学) ,湖北武汉430074;
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高压电缆局部放电样本数量对模式识别精度有较大影响,样本数量不足,模型难以得到充分训练,从而影响识别精度,对局部放电样本进行扩充可以有效解决该难题,对此,提出基于可变噪音的高压电缆局部放电样本扩充方法.首先,构建5种高压电缆典型缺陷并进行加压测试,获取局部放电原始数据;然后,介绍基于可变噪音的局部放电样本扩充原理;最后,采用随机森林、支持向量机、逻辑回归3种方法来验证所提方法的可行性.结果表明:基于可变噪音的局部放电样本扩充方法可以提高局部放电模式识别精度;在噪音水平为0.01时,对随机森林模型的识别精度提升了3.15％,提升效果最好.
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[目的]
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