基于时域脉冲特征量的神经网络方法在变压器局放模式识别中的应用

• 作者: 何秋宇 全玉生 郑彬 马彦伟
• 来源期刊: 现代电力
• 学科: 工学
• 关键词: 变压器 局部放电 小波包 神经网络 模式识别
• 年，卷（期）: 2006,（6）
• 所属期刊栏目: 电气工程
• 页码范围: 35-39
• 页数: 5页
• 分类号: TM411|TP183
• 字数: 2823字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-2322.2006.06.007

摘要

对电力变压器特高频局放单个时域脉冲信号做小波包分解,以其能量前三位和熵值前三位加上能量和熵值共8个特征量作为神经网络的输入特征量,分别研究了BP神经网络、Elman神经网络和PNN神经网络对4种典型变压器局部放电信号的模式识别效果.通过对实验室实测信号的识别,证明了采用此特征量的神经网络识别方法简单有效实用,从而为电力变压器局放信号的识别提供了有效的参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马彦伟		11	37	4.0	6.0
2	郑彬		19	252	10.0	15.0
3	全玉生	华北电力大学高电压与电磁兼容北京市重点实验室	30	549	13.0	23.0
4	何秋宇	华北电力大学高电压与电磁兼容北京市重点实验室	8	110	6.0	8.0