电力工业论文_局部放电多光谱比值特征分析方法

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文章摘要:局部放电光谱蕴含了放电类型和放电能量等信息，通过对多个光谱波段的放电光脉冲进行同步检测，可为放电状态的精准判断提供新的可能。本文中，首先结合微型固态传感器工作特性和局部放电光谱分布，设计了拥有七个独立光谱通道的单光子级多光谱局部放电同步检测系统；在此基础上通过三种典型缺陷的局部放电试验，提出了三种多光谱比值特征并掌握了其随放电发展过程的演化规律，为局部放电多光谱诊断提供了参考依据；最后分别采用k-means聚类算法和深度神经网络算法提出了基于多光谱比值特征的局部放电模式识别模型。结果表明，三种典型缺陷下局部放电多光谱比值特征具有指纹性，在不依赖传统相位统计图谱（phase-resolved partial discharge，PRPD）特征的情况下，多光谱比值特征分析方法对放电类型的模式识别准确度达到90%以上。本研究提供了一种新的不依赖于工频电压相位的局部放电诊断方法，对直流系统的放电诊断或电压相位缺失下的放电诊断具有实际意义。

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论文分类号:TM855

文章来源：《模式识别与人工智能》网址: http://www.mssbyrgznqks.cn/qikandaodu/2022/0110/780.html