统计参数在变压器局部放电模式识别中的应用

• 作者: 余绍峰 胡文堂 谈克雄 高文胜 高胜友
• 来源期刊: 高电压技术
• 学科: 工学
• 关键词: 局部放电 模式识别 Weibull分布 统计参数 归一化 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 故障诊断与状态检修
• 页码范围: 277-281
• 页数: 5页
• 分类号: TM835.4
• 字数: 4082字
• 语种: 中文

摘要

对局部放电进行模式识别可以了解放电类型和严重程度,为故障诊断和检修提供参考依据.为此将Weibull统计分布参数用于局部放电模式识别当中,采用仿真分析和模型试验的方法证明了局部放电的脉冲高度分布符合Weibull统计分布规律.在统计放电脉冲高度分布时对放电幅值进行了归一化处理,将放电累积概率为99%的放电幅值作为归一化因子,以消除试验中偶然出现的大的随机放电脉冲干扰的影响.使用工频电压正负半周的Weibull统计分布的形状参数、放电幅值中心和放电相位中心共6个参数作为特征向量,以人工神经网络为分类器,对放电类型获得了超过85%的识别率.研究表明,这种故障模式的表征方法具有模式特征数量少、表征能力强等优点,采用人工神经网络方法可以准确识别不同模式的放电,具有较高的识别牢.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡文堂		17	405	8.0	17.0
2	谈克雄	清华大学电机系电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室	59	2231	30.0	46.0
3	高文胜	清华大学电机系电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室	52	1517	25.0	38.0
4	高胜友	清华大学电机系电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室	20	595	13.0	20.0
5	余绍峰		9	339	6.0	9.0