采用双向改进模糊2DLDA算法提升多因素影响的局部放电识别可靠性

• 作者: 伍飞飞 吴高林 廖瑞金 汪可 王谦
• 来源期刊: 电工技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 变压器 局部放电 特征提取 灰度图像 双向改进模糊2DLDA 模糊C均值聚类
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 所属期刊栏目: 高电压技术
• 页码范围: 210-220
• 页数: 11页
• 分类号: TM835
• 字数: 6954字
• 语种: 中文

摘要

缺陷尺寸、施加电压、绝缘老化等多因素会引起局部放电特征的分散、交叉,并对变压器局部放电的识别可靠性产生较大影响.为了解决上述问题,本文提出了一种双向改进模糊2DLDA(TD-MF2DLDA)算法,提取局部放电(PD)灰度图像特征以提升局部放电的识别可靠性.首先,提出了一种改进模糊2DLDA(MF2DLDA)算法,并引入双向压缩策略,构建了局部放电灰度图像压缩的TD-MF2DLDA算法.最后,采用模糊C均值聚类算法对TD-MF2DLDA特征和其他特征进行了对比分析.对实验室局部放电样本的识别结果表明,当存在绝缘老化等多因素影响时,TD-MF2DLDA算法可以取得92.84％的聚类正确率,较NMF-PCA特征和传统局部放电PRPD特征的77.80％和71.12％具有明显的提高,能够有效避免缺陷尺寸、施加电压、绝缘老化等因素导致的局部放电特征分散、相互交叉等问题,提高了局部放电识别的可靠性.同时,FCM聚类指标XBI表明TD-MF2DLDA特征较NMF-PCA特征和PRPD特征具有更好的类内紧凑性和类间可分性,更适合现场应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	廖瑞金	重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室	223	6135	43.0	64.0
2	汪可	重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室	11	194	8.0	11.0
6	吴高林	重庆市电力公司电力科学研究院	6	129	5.0	6.0
7	伍飞飞	重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室	4	49	3.0	4.0
8	王谦	重庆市电力公司电力科学研究院	6	337	3.0	6.0