发电机局部放电的统计特征识别

• 作者: 满玉岩 谈克雄 高凯 高文胜
• 来源期刊: 电工技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 局部放电 模式识别 基于距离的模式归类法 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 所属期刊栏目: 第十届工程电介质会议专题二
• 页码范围: 41-45
• 页数: 5页
• 分类号: TM835.4
• 字数: 4335字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-6753.2006.04.009

摘要

介绍了一种利用二维谱图的形状统计特征进行放电模式识别的方法.利用发电机线棒工业仿真模型进行局部放电信号检测,放电信号来自四种不同的故障模式.分别使用基于距离的模式归类法和前馈网络进行模式识别,根据统计特征对放电模式的描述能力和两种识别方法的分类能力进行了分析比较.结果表明统计识别方法的分类效果是令人满意的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谈克雄	清华大学电机系电力系统国家重点实验室	59	2231	30.0	46.0
2	高文胜	清华大学电机系电力系统国家重点实验室	52	1517	25.0	38.0
3	高凯		18	384	10.0	18.0
4	满玉岩	清华大学电机系电力系统国家重点实验室	1	42	1.0	1.0