局部放电故障类型智能识别技术的研究

• 作者: 孙曙光 王景芹 金少华 陆俭国
• 来源期刊: 低压电器
• 学科: 工学
• 关键词: 气体绝缘组合电器 智能识别 局部放电 故障类型 超高频 神经网络
• 年，卷（期）: 2012,（13）
• 所属期刊栏目: 研究与分析
• 页码范围: 1-5,10
• 分类号: TM732|TM855+.2
• 字数: 2431字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-5531.2012.13.001

摘要

研究了局部放电故障类型的智能识别方法和其识别效果.基于超高频法研究了局部放电的信号特征,分析了不同放电类型的信号特征差异.构造了局部放电的二维谱图,提取了6个统计特征参数作为神经网络的输入,用以识别放电类型.通过对设计的三种放电类型的试验分析,发现放电样本选取对识别正确率有很大的影响,合理选取可提高识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陆俭国		132	1621	21.0	31.0
2	王景芹		117	645	13.0	20.0
3	金少华		120	333	10.0	15.0
4	孙曙光		75	385	11.0	17.0