基于紫外成像系统的电晕放电评级算法研究

• 作者: 何亮 马立新
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 电晕放电 紫外成像系统 粒子群算法 支持向量机 放电故障等级
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 信息技术及图像处理
• 页码范围: 141-145
• 页数: 5页
• 分类号: TP2
• 语种: 中文
• DOI: 10.19651/j.cnki.emt.1701120

摘要

电气设备长期在高压等级下运行会造成其绝缘性能下降,导致局部电晕放电.为此,针对电气设备绝缘性能下降所造成的局放问题,在单通道紫外成像系统的基础上,提出并研究了一种紫外检测电晕放电故障量化分级的新方法;根据电气设备局放故障的特性,利用紫外成像系统采集放电故障点的图像信息,提取放电区域特征参数,并建立量化分级模型和实验仿真.研究表明,经过粒子群算法(PSO)优化支持向量机(SVM)参数后具有很好的泛化性,同时可以有效实现对放电故障量化分级;采用PSO优化SVM方法相比传统SVM算法和BP神经网络分级算法能保持很高的分级正确率和提高精度,具有明显的优势.实验结果验证了该分级模型的合理和有效性,测试数据也达到预期的结果,对放电故障检测方法改善有重要的实际应用意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马立新		146	650	11.0	17.0
2	何亮		4	4	1.0	2.0