一种GIS局部放电模式识别新方法及应用

• 作者: 邱鹏锋 郑连清 魏成伟
• 来源期刊: 电气技术
• 关键词: 局部放电检测 特征提取 局部线性嵌入 多分类相关向量机 模式识别
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 12-16
• 页数: 5页
• 字数: 3495字
• 语种: 中文

摘要

本文通过GIS实验装置平台设置的4种缺陷类型的放电情况,用特高频(UHF)检测法获取的PD信号,分别以时域、频域等17组统计参数作为PD类型的特征量,通过局部线性嵌入(locally linear embedding,LLE)方法将17组特征量进行降维处理,得到9组有效特征参数.并用多分类相关向量机(M-RVM)作为识别方法,在110kV电压下获取的实验检测数据作为训练和预测样本,结果取得86%的理想识别率,验证了LLE与M-RVM结合的识别系统的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑连清	重庆大学电气工程学院	81	632	15.0	20.0
3	魏成伟		13	12	2.0	2.0
6	邱鹏锋	重庆大学电气工程学院	1	4	1.0	1.0