基于矩特征与概率神经网络的局部放电模式识别

• 作者: 周沙 景亮
• 来源期刊: 电力系统保护与控制
• 关键词: 局部放电 模式识别 局部放电相位分析 矩特征 概率神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 98-102
• 页数: 5页
• 字数: 4237字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7667/PSPC150708

摘要

局部放电信号检测时易受随机噪声干扰,会影响到局部放电模式识别的识别率和识别速度.为了提高局部放电模式识别的识别率和识别速度,提出了一种基于矩特征与概率神经网络的局部放电模式识别器.该识别器首先从放电类型的三维谱图中提取矩特征,然后,将矩特征作为概率神经网络的输入对局部放电模式进行识别.采集了尖板放电和球板放电两种放电类型,将所提识别器与反传神经网络、贝叶斯分类器、极限学习机进行了对比.实验结果表明,所提基于矩特征和概率神经网络的局部放电模式识别器的分类效果令人满意.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	景亮	江苏大学电气信息工程学院	36	277	8.0	16.0
2	周沙	江苏大学电气信息工程学院	1	35	1.0	1.0