基于统计特征参数与相关向量机的变压器局部放电类型识别 |
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引用本文: | 尚海昆,苑津莎,王瑜,靳松.基于统计特征参数与相关向量机的变压器局部放电类型识别[J].电测与仪表,2014,51(5). |
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作者姓名: | 尚海昆 苑津莎 王瑜 靳松 |
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作者单位: | 华北电力大学电气与电子工程学院; |
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基金项目: | 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(13XS26) |
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摘 要: | 针对传统的局部放电模式分类器存在的不足,提出了一种基于统计特征参数与相关向量机(RVM)的变压器局部放电类型识别的新方法。首先针对4种变压器局部放电实验模型的二维图谱提取出表征图谱特征的16个统计参数,然后设计一对一RVM多分类模型,将统计参数作为输入向量送入RVM分类模型,实现放电类型识别。测试结果表明,RVM分类器具有较好的放电识别效果,与支持向量机(SVM)相比具有计算复杂度低、相关向量少、训练及测试时间短等优点,两者识别精度相当,均高于BPNN。
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关 键 词: | 统计参数 相关向量机 变压器 局部放电 识别 |
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