基于LMD和LSTM的盆式绝缘子典型缺陷局部放电模式识别方法

• 作者: 郭建鑫 赵玉顺 王志宇 丁立健
• 来源期刊: 南方电网技术
• 关键词: 局部放电 局部均值分解 噪声辅助分解 LSTM 模式识别
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 高电压技术
• 页码范围: 95-105
• 页数: 11页
• 分类号: TM86
• 语种: 中文
• DOI: 10.13648/j.cnki.issn1674-0629.2021.08.012

摘要

盆式绝缘子是气体绝缘组合电器(gas insulated switchgear,GIS)中的重要绝缘部件,准确地识别其不同缺陷的局部放电信号对保障GIS长时间安全稳定运行具有重要意义.本文提出一种基于局部均值分解(local mean decomposi-tion,LMD)和长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)的盆式绝缘子局部放电分类识别方法.首先使用成对高斯白噪声辅助的LMD方法对局部放电信号进行分解,再对分解得到的分量进行分割,提取每个片段的能量占比、Renyi熵和赫斯特指数形成特征矩阵,最后将特征矩阵输入LSTM中进行训练和分类识别.在实验室中建立了模拟实际工况的盆式绝缘子局部放电实验平台,采集了4种不同缺陷的局部放电信号进行分析处理,结果表明:所提方法能够有效识别盆式绝缘子不同缺陷的局部放电信号,经LMD分解后提取的特征参数能有效表征局放信号不同频带内的特性,识别正确率明显高于不经过LMD分解直接进行特征提取的情况.