基于主成分分析和多分类相关向量机的GIS局部放电模式识别

• 作者: 张波 律方成 王子建 金虎
• 来源期刊: 电工技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 电器 局部放电 主成分分析 多分类相关向量机 模式识别
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 高电压与绝缘技术
• 页码范围: 225-231
• 页数: 7页
• 分类号: TM83
• 字数: 3997字
• 语种: 中文

摘要

GIS局部放电模式识别是其状态评估的重要部分,搭建了252kVGIS局部放电超高频检测仿真实验平台,模拟了4种典型的GIS局部放电模型,并通过试验建立了相应的超高频信号图谱数据库,然后根据信号特点提取了26个原始特征量;采用主成分分析法对特征空间进行降维处理,最终得到10个新的特征量,将原始特征量和降维后的特征量分别输入到多分类相关向量机(M-RVM)中进行分析,结果表明,以降维后的特征量作为输入量,其识别率要高于降维前的;并且采用BN、SVM和M-RVM三种分类器进行对比分析,结果表明,无论是采用原始特征参量还是降维后的参量作为输入量,M-RVM方法的识别率都是最高,其中降维后的识别率大干85％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	律方成	华北电力大学河北省输变电设备安全防御重点实验室	266	4998	37.0	55.0
2	张波	华北电力大学河北省输变电设备安全防御重点实验室	43	1146	19.0	33.0
3	金虎	华北电力大学河北省输变电设备安全防御重点实验室	15	185	9.0	13.0
4	王子建	华北电力大学河北省输变电设备安全防御重点实验室	15	141	5.0	11.0