基于统计不相关最优鉴别矢量集的GIS局部放电模式识别

• 作者: 周倩 唐炬 孙才新 张晓星 许中荣
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 局部放电 GIS 模式识别 特征抽取 主分量分析 Fisher 鉴别分析
• 年，卷（期）: 2006,（5）
• 所属期刊栏目: 研制与开发
• 页码范围: 59-62
• 页数: 4页
• 分类号: TM835
• 字数: 3536字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-1026.2006.05.013

摘要

针对气体绝缘金属封闭开关设备(GIS)局部放电及其缺陷特点,设计了4种典型的GIS缺陷模型,采用甚高频高速采集大量局部放电样本,构造了局部放电灰度谱图.文中将主分量分析-线性鉴别方法应用于局部放电模式识别,即首先进行主分量分析,将数据从超高维空间降至低维空间,再提取统计不相关的最优鉴别矢量集,最后采用最小距离分类器进行模式识别.识别结果表明该方法对GIS各类模拟缺陷的正确识别率高,效果良好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙才新	重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室	379	13536	63.0	93.0
2	唐炬	重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室	134	3853	38.0	54.0
3	张晓星	重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室	100	2498	29.0	46.0
4	周倩	重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室	10	378	9.0	10.0
5	许中荣	重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室	17	504	12.0	17.0