基于聚类–小波神经网络的油纸绝缘气隙放电发展阶段识别方法

• 作者: 凌云 岳彦峰 甘德刚 蔚超 陈伟根
• 来源期刊: 电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 油纸绝缘 气隙放电 发展特性 小波神经网络 阶段识别
• 年，卷（期）: 2012,（7）
• 页码范围: 126-132
• 分类号: TM85
• 字数: 4271字
• 语种: 中文

摘要

基于油纸绝缘气隙放电模型,在实验室搭建了气隙放电及其发展特性研究试验平台;采用恒压法,对其进行局部放电发展特性实验;提取了局部放电最大放电量相位分布、基于油纸绝缘气隙放电模型,在实验室搭建了气隙放电及其发展特性研究试验平台;采用恒压法,对其进行局部放电发展特性实验;提取了局部放电最大放电量相位分布、平均放电量相位分布、放电次数相位分布以及局部放电幅值分布中的29个特征参量,通过核主成分分析,采用系统聚类对放电不同的发展阶段进行划分.建立了基于聚类-小波神经网络的放电发展阶段识别方法,识别结果表明:所建立的识别方法能很好地根据放电有效特征量识别放电所处阶段,与系统聚类分析结果基本吻合

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	甘德刚		16	131	8.0	11.0
2	陈伟根		5	145	4.0	5.0
3	岳彦峰		3	126	2.0	3.0
4	蔚超	江苏省电力公司电力科学研究院	9	90	5.0	9.0
5	凌云		1	17	1.0	1.0