基于放电脉冲波形匹配的局部放电类型识别,本文关于局部放电论文范文,可以做为相关论文参考文献,与写作提纲思路参考。
局部放电论文参考文献：
摘 要： 针对局部放电类型识别中不易全面提取特征等问题,提出将采集到的局部放电脉冲信息与经典的局部放电类型信息直接进行波形相识度匹配的方法,该方法只需通过表征波形相似性的互近似熵值便可识别出局部放电类型.首先讨论不同局部放电类脉冲所具有的不同分布特点和样式,归纳分析五种典型局部放电的脉冲波形.具体研究基于互近似熵进行局部放电信号识别的原理方法、识别系统和实现流程.实验结果证实了基于互近似熵的局部放电识别方法的准确性和高效性.
关键词： 局部放电； 放电脉冲； 波形匹配； 互近似熵
中图分类号： TN98?34； TM76 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）19?0164?05
Partial discharge type identification method based on discharge pulse weform matching
MENG Qingzhen, YANG Jinwei, XU Xuewei, HAN Baoguo, LI Jingpeng
（Linyi Power Supply Company, State Grid Shandong Electric Power Company, Linyi 276023, China）
Abstract： It is difficult to fully extract the features in partial discharge type identification, so a method to march the weform similarity between the sampled partial discharge pulse information and classical partial discharge type information directly, which can recognize the partial discharge type by means of the cross?approximate entropy presenting the weform similarity. In this paper, the different distribution characteristics and styles of various partial discharge type pulses are discussed, and five pulse weforms of classical partial discharge are summarized. The principle method, identification system and implementation procedure for partial discharge signal identification based on cross?approximate entropy are studied. The experimental result proves that the partial discharge type identification method based on cross?approximate entropy is accurate and effective.
Keywords： partial discharge； discharge pulse； weform matching； cross?approximate entropy
0 引 言
尽管GIS（Gas Insulated Switchgear）设备具有高可靠性、无需频繁检修等优点而得到广泛应用,但由于GIS设备一旦出现故障将可能导致整个电力系统严重故障.因此,及时发现GIS设备可能潜在的故障和各种异常情况,以保障GIS设备可靠运行具有重要意义[1].
从GIS设备运行统计数据发现,GIS设备故障中包括绝缘故障（57.3%）、机械故障（18.1%）和气体泄漏故障（12.4%）[2].由此可见,绝缘故障成为影响GIS可靠运行的主要因素.GIS设备绝缘性能下降甚至发生闪络故障可通过局部放电进行检测.作为一种有效的局部放电检测手段,特高频法利用局部放电时产生很陡的脉冲电流,通过采集局部放电辐射出的300～3 000 MHz频段的电磁波信号进行局部放电的检测,已逐步应用于GIS设备的局部放电信号采集和状态评估中.
由于局部放电是一个很复杂的物理电气过程,受缺陷类型、放电程度、缺陷位置、现场环境等诸多因素的影响,所呈现的特征具有分化性的特点,不容易识别,而且局部放电信号容易被电力现场的电磁干扰所淹没,增加了局部放电信号的识别难度.
当前局部放电信号进行放电模式识别方法主要针对局部放电信号的脉冲分布特征展开研究,进而提取特定的特征量,通过支持向量机算法、统计概率分类法、距离分类法、核主分量分析方法、模糊识别、专家系统、神经网络等方法进行放电模式识别[3?6],取得了一定的效果.由于局部放电现场情况复杂导致特征的多样化,要准确捕捉局部放电的全部特征信息非常困难,而且人工智能等方法通常需要大量的样本训练以确保放电模式识别的准确性,算法过程也较为复杂,对识别系统的运算、存储能力要求较高[7].
本文采用互近似熵方法,对采集到的局部放电脉冲波形信息与经典的局部放电类型信息直接进行相似度匹配,只需运算得到反映两者波形相似度的互近似熵值,便可以识别出所采集的局部放電信号属于哪种局部放电类型,从而避免局部放电信号模式识别中不容易全面提取特征等难点.
1 局部放电特征分析
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