GIS局部放电时域波形图像的模式识别方法

气体绝缘组合电器(GIS)现场局部放电检测得到的大量数据是时域波形图像数据,传统的局部放电模式识别方法无法对该图像数据直接进行缺陷分类。针对局部放电时域波形图像,首先利用图像分割、图像灰度化、图像二值化、图像增强、图像压缩等技术对其进行预处理。通过变电站现场带电检测,建立了局部放电缺陷类型的图像数据集。对预处理得到的仅含局部放电脉冲电压的图像,选择支持向量机模型,使用径向基函数作为核函数,通过SMO优化方法训练得到有向无环图(DAG)分类器,直接进行模式识别。实验中支持向量机模型对局部放电6种缺陷类型的识别率超过85%,优于反向传播神经网络模型。实验结果表明,该方法无需人工提取特征,具有更高识别率。