灰度纹理与油气特征融合的油纸绝缘老化状态评估

针对单一局部放电特征辨析老化信息量存在精度不足的问题,提出一种基于局部放电灰度纹理特征与油气特征的D-S证据融合识别方法,对油纸绝缘老化状态进行分析。首先,通过试验构造人工油纸绝缘内部气隙模型,模拟变压器内部实际运行环境,采集油纸绝缘7个老化层级的局部放电信号及油中气体含量,提取各老化层级的灰度纹理特征、统计特征及油气特征,利用支持向量机进行识别。将灰度纹理特征和油气特征的识别结果输入到D-S证据融合框架中进一步识别分析,识别结果与单一特征及其他两两特征融合结果比较。试验结果表明：基于灰度纹理特征与油气特征的D-S证据融合方法对油纸绝缘老化状态的识别效果更佳。     

基于局部放电的电力变压器油纸绝缘状态评估关键问题分析

目前局部放电(PD)已作为绝缘状态质量监控的重要指标,但基于局部放电的变压器油纸绝缘状态评估并无广泛工程应用。为此,总结基于局部放电的变压器油纸绝缘状态评估的研究成果,并提出需要深入研究的方向与未来发展趋势,以为后续研究提供基础。通过讨论分析油纸绝缘局部放电特性、油纸绝缘局部放电模式识别、油纸绝缘老化评估及油纸绝缘缺陷发展程度诊断4个问题,得出:不同电场类型下,油纸绝缘局部放电的起始放电特性和波形特性差异较大;在局部放电模式识别中,时间序列谱图与相位分辨局部放电(PRPD)谱图相结合的识别率最高,可达95%;图谱多元特征量的提取、降维、分类以及识别是老化评估的必要步骤;局部放电程度可分为起始、发展、严重、危害4个阶段。研究表明针对不同问题的特征量灵敏度分类以及缺陷诊断与老化评估的综合分析是需要深入研究的方向。此外,多维信息融合评估是未来变压器油纸绝缘在线评估的发展趋势。     

基于EMD-SVD特征和SVM油纸绝缘热老化阶段的识别

通过研究油纸绝缘不同老化阶段的局部放电变化规律,并对老化阶段进行诊断识别。制作油纸绝缘内部扁平气隙放电模型进行热老化加速试验,对7个老化阶段的样本进行局部放电试验,得到局部放电数据。借助MATLAB平台通过EMD-SVD提取样品局部放电的特征量,用支持向量机(SVM)分类方法对不同阶段老化样本的特征向量进行诊断识别,结果总识别率达到90%以上,证明了利用EMD-SVD作为局部放电信号特征提取方法的有效性。     

基于概率神经网络的油纸绝缘老化诊断技术研究

对油纸试样进行加速热老化处理,根据聚合度变化将其老化过程划分为5个老化阶段;基于气隙放电模型进行局部放电试验,采集不同老化阶段油纸试样的PRPD图谱;利用统计算子提取特征量,采用因子分析法(FAM)对原始特征数据降维,比较降维前后特征数据的聚类特性;建立概率神经网络(PNN)模型识别油纸绝缘的老化阶段,作为对照,搭建反向传播(BP)神经网络模型以及支持向量机(SVM)模型,使用相同的数据对其进行训练,比较三者的识别结果.结果表明:老化会导致纸板内部产生孔隙,从而促进局部放电的发生;与其他模型相比,FAM-PNN模型在识别准确率和运算效率上具备明显优势,使用FAM-PNN模型可以准确高效地对变压器油纸绝缘的老化状态进行评估.     

油纸绝缘局部放电脉冲参数统计分析与老化状态诊断技术

不同老化程度下油纸绝缘中的局部放电会由于材料特性的不同而表现出不同特征。鉴于此,在实验室搭建了抗干扰能力强的局部放电测量系统,制作了6种具有不同老化程度的纸板内部缺陷模型试品。通过对不同试品局部放电单个脉冲波形的测量,以期获得可表征油纸绝缘劣化程度的局部放电脉冲参数统计特征。研究发现:虽然油纸绝缘局部放电强度具有很大的随机性,但随着油纸绝缘老化程度的增加,局部放电脉冲的上升时间减小,而且半高宽降低,局部放电脉冲频率增加特别是脉冲上升时间与油纸绝缘老化关系明显;该现象可用于判断纸板的老化状态。研究结果为油纸绝缘老化状态的评估提供了一种新的判别方法。     

基于图像特征和深度森林的乙丙橡胶电缆绝缘

为了更准确地对乙丙橡胶电缆绝缘老化状态进行识别,提出了一种基于局部放电图像特征和深度森林的识别方法。文中制备了不同老化状态的乙丙橡胶试样,搭建了局部放电试验平台,通过试验获得了不同老化状态的乙丙橡胶试样局部放电谱图,并从局部放电谱图中提取了19个特征参量,结合深度森林网络对不同老化程度的试样进行识别。结果表明：通过结合局部放电谱图特征和深度森林网络能够准确的识别电缆老化状态,且识别率优于其他传统分类算法。将局部放电图像特征与深度森林结合应用于电缆的绝缘老化诊断具有较好地工程应用前景。     

变压器油纸绝缘老化状态的分析方法

油纸绝缘老化与充油电气设备绝缘寿命具有紧密联系。文章介绍了采用新的油纸绝缘缺陷模型模拟变压器匝间绝缘缺陷,通过电热老化试验,采集油纸绝缘老化过程中缺陷模型的局部放电信号及绝缘纸样本聚合度、油中水分含量。提取了27个局部放电的统计算子用于油纸绝缘老化状态的识别,采用模糊C-均值聚类算法对统计向量进行聚类分析,并与样本聚合度及油中水分含量相比较。结果表明模糊c-均值聚类算法对油纸绝缘老化状态的判别结果可以为绝缘状态诊断提供具有重要参考价值的信息。     

变压器油纸绝缘老化状态的分析方法

油纸绝缘老化与充油电气设备绝缘寿命具有紧密联系。文章介绍了采用新的油纸绝缘缺陷模型模拟变压器匝间绝缘缺陷,通过电热老化试验,采集油纸绝缘老化过程中缺陷模型的局部放电信号及绝缘纸样本聚合度、油中水分含量。提取了27个局部放电的统计算子用于油纸绝缘老化状态的识别,采用模糊C-均值聚类算法对统计向量进行聚类分析,并与样本聚合度及油中水分含量相比较。结果表明模糊c-均值聚类算法对油纸绝缘老化状态的判别结果可以为绝缘状态诊断提供具有重要参考价值的信息。     

油纸绝缘电热老化的聚类判别算法

油纸绝缘老化诊断是保障充油电力设备安全运行的重要手段之一。为研究采用局部放电参数进行油纸绝缘老化诊断的新方法,设计了新的油纸绝缘缺陷模型模拟变压器匝间绝缘缺陷,通过电热联合老化试验,采集老化过程中缺陷模型的局部放电信号及绝缘纸样本聚合度。采用因子分析方法,从传统的27个局部放电统计算子中提取一组新的9个局部放电主成分因子向量,组成统计矩阵进行聚类及老化状态的判别。采用c-均值聚类算法和模糊c-均值聚类算法分别对两种向量进行聚类分析,聚类结果表明,基于局部放电统计算子和其主成分因子,采用模糊c-均值聚类算法对油纸绝缘老化状态识别,都可获得稳定的识别结果,正确识别率均>70%,优于c-均值聚类算法。     

基于D-S证据组合规则的双模型融合局部放电模式识别方法

针对传统的局部放电模式识别存在的特征提取单一、识别准确率低等缺点,提出了一种基于D-S证据组合规则的双模型融合局部放电模式识别方法.根据基于相位信息的局部放电(PRPD)谱图的统计数据特征和图像特征的特点,分别建立了反向传播(BP)识别模型和卷积神经网络(CNN)识别模型.根据2个识别模型的识别结果,提出了基于信息熵改进的D-S证据组合规则以解决常见的悖论问题,基于此建立了判定模型,更好地融合了2个识别模型的输出结果,实现了2种特征识别的优势互补.根据实际数据测试,与单一模型对比,所提方法可以稳定、准确地识别局部放电模式.     

基于区域 NSBP 特征的加权证据融合表情识别

为了提取鲁棒性强的人脸纹理特征并提高区域特征决策融合的性能,提出一种基于邻近平滑二值模式( neighbor smooth binary pattern, NSBP)特征描述子和加权证据融合(weighted evidence fusion, WEF)的表情识别新方法。 首先,提出了一种 NSBP 描述子,通过判定水平、垂直及对角线方向上的“中心”像素点灰度值是否在各梯度方向上两邻域的灰度值范围内来对图像进 行编码;然后基于提取的眉毛、眼睛和嘴巴区域的 NSBP 纹理特征来构造证据的初始基本概率分配(basic probability assignment, BPA);最后针对登普斯特-谢弗(Dempster-Shafer, D-S)证据理论在证据之间存在冲突时进行融合的不足,提出一种加权证据修 正的合成方法,以完成 3 个区域证据的决策融合。 实验结果表明,该方法在 CK(Cohn-Kanade)数据库上的平均表情识别率和识 别时间分别为 95. 25%、765 ms,与其他相关方法的比较也验证了其有效性。     

D-S证据理论融合多特征的油菜病害识别方法

针对单一特征在识别油菜病害上存在的局限性,提出一种基于D-S证据理论融合多特征的油菜病害识别方法。首先对预处理后的油菜图片提取颜色矩、颜色共生矩阵两种特征,通过欧氏距离来构建D-S证据理论所必需的基本概率分配(BPA),最后运用D-S证据组合规则进行决策级融合,依据决策条件输出最终分类识别结果。针对存在最终识别结果被误识别为不确定问题,通过引入方差来对决策方法进行改进,避免了这一现象的产生。利用该方法在采集到的油菜样本上进行实验,取得了97.09%的识别率。实验表明,该方法能有效提高油菜病害识别率。     

温度对变压器用油纸绝缘老化的频域介质响应的试验研究

变压器是电网安全运行中最关键的设备之一,由内绝缘(油纸绝缘)问题引发的变压器故障占变压器事故重要部分。目前用于诊断变压器油纸绝缘状态的方法尚存在各自的不足之处,故研究通过无损的诊断方法获取表征油纸绝缘老化状态的特征量,为评估变压器油纸绝缘老化状态提供准确且有价值的参考,无疑具有重要意义。基于频域介质响应的频域谱法是一种诊断电力变压器绝缘老化状态的非破坏性方法,笔者首先通过模拟变压器实际生产流程,制作变压器油纸绝缘试品,并对油纸绝缘试品进行加速热老化试验,得到不同老化程度的油纸绝缘试品。通过频域谱测试并分析了温度对油纸绝缘试品的频域介电特征量变化规律,运用电介质极化理论对测试结果进行了分析,为频域谱技术用于实际变压器油纸绝缘老化状态的无损诊断提供技术积累。结果表明:测量温度对频域谱诊断油纸绝缘老化状态影响显著,采用频温平移因子可以将任意测量温度下的频域谱曲线归算到同一参考温度,解决了测量温度对FDS测试结果的影响。初步研究结果表明,经过频温修正后的FDS能用于不同温度下的变压器油纸绝缘老化的评估。     

D-S 理论多分类器融合的光学遥感图像多目标识别

光学遥感图像的多目标检测与识别一直是图像处理与分析领域的热点研究问题。针对多特征单一分类器决策级融合不能很好的利用特征与分类器的适应性,导致识别的准确率很难进一步提高的问题,提出了基于D-S证据理论的多特征多分类器决策级融合策略。首先提取了两种简单且具有平移、缩放不变性的特征;其次分别引入3种适应性较好的分类器进行分类;最后设计了两级的D-S证据理论的融合方案,并且在置信度函数计算的过程中引入表征分类器性能的混淆矩阵。该算法有效地解决了分类器输出的不确定性问题,进一步提高了光学遥感图像多目标分类识别的准确性。测试表明,对4种目标的识别率达到97.22%,验证了算法的有效性。     

融合模糊K近邻及证据理论的变压器油纸绝缘状态评估方法

为实现“双碳”目标，构建新型电力系统已成为电网发展的必然趋势。在此背景下，保障电力变压器的可靠运行具有重要意义。鉴于此，提出融合模糊K近邻(fuzzy K-nearest neighbor, FKNN)及证据理论的变压器油纸绝缘状态评估方法。首先，构建基于回复电压法的多特征参量数据库，并基于数据库提出证据的基本概率分配方法。而后，采用组合赋权法综合特征参量的主观权重及客观权重，同时藉由证据折扣因子对证据基本概率进行再分配，避免D-S证据理论的冲突问题。最终，对各证据进行融合推理，获得绝缘状态命题的置信水平。利用提出的方法对变压器实测数据进行验证。结果表明，绝缘状态的置信分布式结果不仅能够准确反映变压器油纸绝缘状态，也能表征出变压器油纸绝缘的劣化趋势，为电力变压器检修策略制定提供了指导。     

油纸绝缘老化状态判别的局部放电特征量

采用多元统计分析方法对传统的局部放电统计特征算子进行了因子分析,从24个统计算子中提取出8个公共因子作为局部放电新特征因子,从而实现数据压缩的目的。提取的新特征因子之间不仅携带了原始统计算子的大部分方差信息,而且彼此独立,具备各自的物理意义。对油纸绝缘扁平气隙模型开展了电-热加速老化试验,并采集不同老化阶段试品的局部放电信号样本,采用新特征因子进行了已知老化状态样本的聚类和线性判别函数构造,进而对未知样本的绝缘老化状态进行判别。该方法基于实验室数据的分析得到了令人满意的结果,并为变压器油纸绝缘老化状态的诊断提供了一种可行的方案。     

基于多时域特征参量的变压器油纸绝缘状态综合评估

利用RVM5461测试仪的现场测试结果对变压器的回复电压极化谱进行了分析。利用扩展德拜模型对变压器弛豫机构参数进行了分析。对去极化电流能量谱中反映变压器油纸绝缘老化状态的特征量进行了分析。对多台变压器的实测数据进行统计,建立变压器标准状态参量表。采用主客观相结合的综合赋权法确定各个时域特征量的权重系数,并融合证据理论和多指标评估方法,建立变压器油纸绝缘状态综合评价体系。实例分析结果表明了所提方法的有效性。