时、频域分析与神经网络的局部放电干扰识别

针对目前难以建立全面的识别局部放电干扰信号的问题,本文主要是对变压器局部放电时域波形中的连续的周期窄带干扰信号和白噪声干扰信号,从时域、频域中提取6个特征量,设计了反向传播(BP)神经网络分类器,实现了局部放电连续的周期窄带干扰信号和白噪声干扰信号的类型识别。仿真结果表明,在干信比较高的情况下有较高的识别率,此方法能辅助提高识别局部放电干扰波形的能力。