模糊聚类算法参数优选方法及其在局部放电模式识别中的应用

• 作者: 吴晓春 姚林朋 江秀臣 王辉 郑文栋 钱勇 黄成军
• 来源期刊: 高电压技术
• 学科: 工学
• 关键词: 局部放电(PD) 气体绝缘组合开关(GIS) 指纹特征 FCM算法 GK算法 模糊聚类 聚类有效性
• 年，卷（期）: 2010,（12）
• 所属期刊栏目: 智能电网-状态检修专题
• 页码范围: 3002-3006
• 分类号: TM83
• 字数: 3153字
• 语种: 中文

摘要

为了研究GIS中不同缺陷所激发的局部放电类型,设置了悬浮电极、针尖电晕、自由微粒以及气隙等4种常见缺陷模型.对采集的局放数据,建立了最大放电量、平均放电量和放电次数等二维相位分布函数,在此基础上提取24组指纹特征参数.在采用模糊C均值(FCM)和Gustafson-Kessel(GK)等聚类算法对局放数据进行聚类分析时,针对聚类有效性,即样本集的类数c和模糊加权指数m的优选问题,介绍了一种新型聚类有效性评估指标U(c),发现U(c)值越大,得到的聚类数越接近于真实值.最后与其它有效性指标对比,验证了U(c)指标的准确性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	江秀臣	上海交通大学电气工程系	305	4849	36.0	54.0
2	王辉	上海交通大学电气工程系	116	803	16.0	24.0
3	钱勇	上海交通大学电气工程系	104	1423	18.0	34.0
4	黄成军	上海交通大学电气工程系	111	2404	26.0	45.0
5	郑文栋	上海交通大学电气工程系	15	102	6.0	10.0
6	姚林朋	上海交通大学电气工程系	24	505	11.0	22.0
7	吴晓春		6	29	2.0	5.0