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文中制作了5种典型的油纸绝缘局部放电模型,从局部放电的测量结果中提取出局部放电幅值的时间序列,对放电脉冲幅值的时间序列进行预处理,运用自回归模型对预处理的序列进行拟合,并将拟合所得的模型系数作为局部放电模式识别的特征向量,运用BP神经网络对这5种放电模型进行模式识别。笔者运用不同阶的自回归模型对局部放电脉冲幅值序列进行拟合,并在各阶的情况下分别对局部放电进行模式识别。结果表明,在运用4阶或6阶滞后模型对局部放电进行拟合时,能获得较高的正判率,均达到了80%以上。 相似文献
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局部放电是电力变压器绝缘劣化的主要原因,研究局部放电定位对提高电网的安全运行很有帮助。该文研制了一种用于电力变压器局部放电定位的复合传感器,并针对该传感器进行了定位仿真和实验。复合传感器由共形的13阵元十字形超声波传感器阵列和2×2阵元的超高频传感器阵列组成。应用高阶累积量处理技术对十字形超声阵列进行虚拟扩展,扩展后阵列具有61个阵元的阵列性能,提高了超声阵列的孔径和方向性锐度,这极大减少了后续硬件电路和成本。利用扩展超声阵列配合超高频阵列来仿真局部放电定位,结果表明扩展阵列具有很好的定位效果。在噪声背景下与多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)方法作了比较,结果表明高阶累积量处理技术能更好地抑制各种高斯色噪声的干扰。基于该十字形超声波阵列传感器进行了局部放电定位实验,结果表明扩展后的十字形超声阵列能精确地定位局部放电,定位的相对误差小于5%。对较少数目阵元的阵列实施虚拟扩展技术,为阵列技术在电力设备上的实用化提供了可能性。 相似文献
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The chaotic characteristics of time series of five partial discharge (PD) patterns in oil-paper insulation are studied. The results verify obvious chaotic chara... 相似文献
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通过对局部放电的模式识别可以了解放电类型及严重程度,并在此基础上确定维护方案。为了对局部放电进行识别,建立了油纸绝缘中的5种典型缺陷模型;运用K-W检验从相间局部放电(PRPD)统计算子中提取出分类能力最强的11个特征;基于提取的特征,在小样本训练集的前提下,利用层次分析法对典型放电模型进行识别,同时和同种情况下使用人工神经网络的识别效果进行了比较。实验结果表明,在小样本训练集下,运用层次分析法得到了较好的识别效果,正判率均大于85%,优于人工神经网络,这为小样本训练集的情况下局部放电的快速识别奠定了基础。 相似文献
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