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统计参数在变压器局部放电模式识别中的应用
引用本文:胡文堂,高胜友,余绍峰,谈克雄,高文胜.统计参数在变压器局部放电模式识别中的应用[J].高电压技术,2009,35(2):277-281.
作者姓名:胡文堂  高胜友  余绍峰  谈克雄  高文胜
作者单位:胡文堂,余绍峰,HU Wen-tang,YU Shao-feng(浙江省电力试验研究院,杭州,310014);高胜友,谈克雄,高文胜,GAO Sheng-you,TAN Ke-xiong,GAO Wen-sheng(清华大学电机系电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室,北京,100084)  
摘    要:对局部放电进行模式识别可以了解放电类型和严重程度,为故障诊断和检修提供参考依据。为此将Weibull统计分布参数用于局部放电模式识别当中,采用仿真分析和模型试验的方法证明了局部放电的脉冲高度分布符合Weibull统计分布规律。在统计放电脉冲高度分布时对放电幅值进行了归一化处理,将放电累积概率为99%的放电幅值作为归一化因子,以消除试验中偶然出现的大的随机放电脉冲干扰的影响。使用工频电压正负半周的Weibull统计分布的形状参数、放电幅值中心和放电相位中心共6个参数作为特征向量,以人工神经网络为分类器,对放电类型获得了超过85%的识别率。研究表明,这种故障模式的表征方法具有模式特征数量少、表征能力强等优点,采用人工神经网络方法可以准确识别不同模式的放电,具有较高的识别率。

关 键 词:局部放电  模式识别  Weibull分布  统计参数  归一化  人工神经网络

Application of Statistic Parameters in Recognition of Partial Discharge in Transformers
HU Wen-tang,GAO Sheng-you,YU Shao-feng,TAN Ke-xiong,GAO Wen-sheng.Application of Statistic Parameters in Recognition of Partial Discharge in Transformers[J].High Voltage Engineering,2009,35(2):277-281.
Authors:HU Wen-tang  GAO Sheng-you  YU Shao-feng  TAN Ke-xiong  GAO Wen-sheng
Affiliation:1.Zhejiang Electric Power Test & Research Institute;Hangzhou 310014;China;2.State Key Lab of Control and Simulation of Power Systems and Generation Equipments;Deptartment of Electrical Engineering;Tsinghua University;Beijing 100084;China
Abstract:The pattern recognition for partial discharge(PD)is helpful for estimating PD type and level,which will provide a scientific basis for failure diagnosis and maintenance.We used Weibull statistic distribution parameters in the pattern recognition for PD,and adopted the simulation and model test to prove that the PD height distribution(PDHD)fits well with 2-parameter Weibull distribution.The simulation data were generated by the Monte-Carlo method and 8 typical PD models were designed for test.In the period o...
Keywords:partial discharge  pattern recognition  Weibull distribution  statistic parameters  normalization  artificial neuron network  
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