基于核统计不相关最优鉴别矢量集的GIS局部放电模式识别

• 作者: 唐炬 姚尧 孙才新 张晓星
• 来源期刊: 电工技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 气体绝缘电器 局部放电 模式识别 核 Fisher鉴别分析
• 年，卷（期）: 2008,（9）
• 所属期刊栏目: 电力系统
• 页码范围: 111-117
• 页数: 7页
• 分类号: TM83
• 字数: 4899字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-6753.2008.09.018

摘要

GIS局部放电故障诊断对于准确掌握GIS内部的缺陷性质和指导GIS的检修工作有着重要意义.针对线性Fisher鉴别分析用于局部放电故障诊断时存在的问题,文中借鉴核方法思想,提出了一种基于核的统计不相关鉴别矢量集算法(KSUODV),用以解决高维特征空间内的非线性特征提取问题,并且消除了变换后样本特征之间的统计相关性.在对实验室获取的7种缺陷PD三维谱图模式识别试验表明,KSUODV算法的识别性能优于SUODV算法性能,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	重庆大学输配电设备及系统安全与新技术国家重点实验室	379	13536	63.0	93.0
2	唐炬	重庆大学输配电设备及系统安全与新技术国家重点实验室	134	3853	38.0	54.0
3	张晓星	重庆大学输配电设备及系统安全与新技术国家重点实验室	100	2498	29.0	46.0
4	姚尧	重庆大学输配电设备及系统安全与新技术国家重点实验室	10	369	5.0	10.0