基于特征参量优选与多算法联合的局部放电模式识别方法

电力设备中,不同类型的放电因放电功率、能量的差异对设备绝缘的损害能力存在差异,即对绝缘的危害程度不同,确定局部放电类型是放电危险度评估的基础。文中对典型缺陷条件下的局部放电谱图提取了基本参量及统计参量等多种特征指纹;为了降低识别参量的维度,定义了特征向量可分性评估准则,并使用浮动前向搜索算法选取了可分性最优的9组特征参量;分别使用主成分分析、线性可分性分析、核主成分分析及通用可分性分析4种方法将特征向量降为2维,结果表明,使用通用可分性分析降维后特征参量可分性最优。之后,提出了多算法联合的模式识别分类器,通过对比最小距离法、人工神经网络及支持向量机,3种方法确定最终识别结果,实验结果表明,该分类器识别准确率达95.8%。最后将所提出模式识别方法应用于现场局部放电缺陷类型识别,通过设备实验结果对比验证了识别结果的准确性。