直流局部放电脉冲峰值—时间序列特征指纹提取

在简述直流下局部放电试验系统以及用于直流局部放电试验的空气中电晕、油纸绝缘的尖板、内部缺陷和沿面放电4种典型局部放电缺陷模型之后,利用自行研制的直流局部放电宽带检测系统获取了缺陷模型在直流电压下的大量局部放电脉冲波形—时间序列。并对获取的脉冲波形—时间序列,使用基于波形时频特征的脉冲群快速分类技术进行随机干扰脉冲剔除,从而获得直流局部放电脉冲峰值—时间序列。在上述工作基础之上,引入Delta(t)参数,把交流局部放电识别方法运用到直流局部放电。对选用的部分直流局部放电TARPD谱图,使用统计算子计算得到36个放电指纹参数。基于遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP)对放电指纹参数进行特征评价和选取。研究表明,保留20个有效指纹参数即可达到区分放电类型的目的。

Feature Extraction for Peak-time Series of Partial Discharge at HVDC