统计特征参数及多分类 SVM 的局部放电类型识别

• 作者: 张建文 褚鑫 韩刚
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 局部放电 模式识别 支持向量机 统计特征参数
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 页码范围: 35-39,96
• 页数: 6页
• 分类号: TM60
• 字数: 2672字
• 语种: 中文

摘要

局部放电模式识别是诊断变压器绝缘状况的一种有效方法，为提高局部放电类型识别的正确率，提出了基于统计特征参数及多分类SVM的局部放电类型的识别方法。在实验室设计了4种典型的变压器故障缺陷，采用统计特征参数法提取各局部放电图谱的27种特征量，引入M-ary分类思想，将支持向量机的两类分类问题扩展为多类分类，使训练计算量和测试计算量大大减少。实验结果表明，该方法用于局部放电类型识别具有较好地识别效果，并且计算速度快。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩刚	中国矿业大学信息与电气工程学院	10	72	4.0	8.0
2	褚鑫	中国矿业大学信息与电气工程学院	5	45	3.0	5.0
3	张建文	中国矿业大学信息与电气工程学院	73	559	14.0	20.0