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| 振荡波电压下XLPE电缆局部放电模式识别研究 | |
| 作者单位： | ;1.广州供电局有限公司电力试验研究院;2.重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室 |
| 摘 要： | 振荡波电压法因其无损检测特性被广泛应用于局部放电检测中,而目前缺乏对振荡波电压下电缆故障类型的模式识别研究。为此,笔者根据常见的电缆缺陷类型,制作了4种10 kV交联聚乙烯电缆中间接头人工缺陷模型,对4种缺陷模型施加振荡波电压并测量局部放电信号;提出以局部放电信号正负半波统计算子作为模式识别的输入特征量,采用支持向量机分类器对4种典型电缆缺陷进行模式识别;并将识别结果与采用人工神经网络的模式识别结果进行对比,验证了该方法的有效性。结果表明:以局部放电信号正负半波统计算子作为特征量能很好地反映电缆局部放电信息;基于支持向量机的模式识别方法能有效识别出振荡波电压下各种缺陷局部放电模式,比传统的人工神经网络模式识别方法识别率更高、运行速度更快,具有很好的实际应用价值。 |
| 关 键 词： | XLPE电缆 局部放电 振荡波电压 模式识别 支持向量机 人工神经网络 |
Pattern Recognition of XLPE Cable Partial Discharge Under Oscillating Voltage |
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| Keywords: | |
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