基于聚类多级决策SVM的油纸绝缘沿面放电阶段识别方法

• 作者: 杨贤 林春耀 郑晓光 饶章权 马志钦
• 来源期刊: 广东电力
• 学科: 工学
• 关键词: 油纸绝缘 局部放电 发展特性 支持向量机 阶段识别
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 输配电技术
• 页码范围: 104-110
• 页数: 7页
• 分类号: TM835
• 字数: 4678字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-290X.2017.09.019

摘要

基于油纸绝缘柱板沿面放电模型,采用恒压法对该模型交流电压下局部放电发展特性进行实验研究,提取不同时刻局部放电脉冲相位分布(phase-resolved partial discharge,PRPD)模式的4个图谱及其对应的29个统计特征量,采用核主成分分析法提取8个新特征参量,并通过系统聚类划分放电发展阶段.在局部放电8个新特征参量的基础上,根据聚类划分的结果,利用聚类分析中的类距离思想,建立基于聚类-多级支持向量机(support vector machine,SVM)的放电阶段分层识别方法.识别结果表明:所建立的聚类-多级SVM能很好识别放电所处的阶段,与系统聚类结果吻合较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林春耀	广东电网有限责任公司电力科学研究院	28	161	6.0	11.0
2	郑晓光	广东电网有限责任公司电力科学研究院	12	96	6.0	9.0
3	杨贤	广东电网有限责任公司电力科学研究院	40	150	6.0	9.0
4	饶章权	广东电网有限责任公司电力科学研究院	31	330	10.0	17.0
5	马志钦	广东电网有限责任公司电力科学研究院	25	124	5.0	10.0