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基于改进K-近邻算法的XLPE电缆气隙放电发展阶段识别
被引量：
18
1
作者
陈曦
骆高超
+2 位作者
曹杰
毕茂强
江天炎
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第23期5015-5024,共10页
对运行工况下的XLPE电缆气隙放电发展阶段进行准确识别,有利于将电缆故障扼杀在萌芽状态,保障电力系统正常运行。该文首先介绍了模拟XLPE电缆气隙放电的试验平台搭建、缺陷模型制作和特征量提取及降维的方法及步骤,基于试验观察和对大...
对运行工况下的XLPE电缆气隙放电发展阶段进行准确识别,有利于将电缆故障扼杀在萌芽状态,保障电力系统正常运行。该文首先介绍了模拟XLPE电缆气隙放电的试验平台搭建、缺陷模型制作和特征量提取及降维的方法及步骤,基于试验观察和对大量数据样本进行聚类分析,将XLPE电缆气隙放电发展过程分为四个阶段,针对以往XLPE电缆气隙放电阶段识别模型的训练周期长、计算复杂度高和收敛速度慢等问题,该文提出一种经高斯函数加权的改进K-近邻(KNN)分类算法应用于XLPE电缆气隙放电阶段识别。对气隙放电的随机测试样本采用基于二叉树的核函数支持向量机、未改进的K-近邻算法和改进后的K-近邻算法三种算法分别进行了阶段识别。试验结果表明,改进后的K-近邻算法识别正确率高、速度快,处理含噪信号鲁棒性好,相比另两种算法更优。
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关键词
XLPE
气隙放电
特征参量
改进k-邻近算法
支持向量机
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职称材料
题名
基于改进K-近邻算法的XLPE电缆气隙放电发展阶段识别
被引量：
18
1
作者
陈曦
骆高超
曹杰
毕茂强
江天炎
机构
重庆理工大学电气与电子工程学院
出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第23期5015-5024,共10页
基金
重庆市基础研究与前沿探索项目(重庆市自然科学基金)(cstc2018jcyjAX0295)
重庆市教委科学技术研究项目(KJQN202001146)
国家自然科学基金(51607019)资助项目。
文摘
对运行工况下的XLPE电缆气隙放电发展阶段进行准确识别,有利于将电缆故障扼杀在萌芽状态,保障电力系统正常运行。该文首先介绍了模拟XLPE电缆气隙放电的试验平台搭建、缺陷模型制作和特征量提取及降维的方法及步骤,基于试验观察和对大量数据样本进行聚类分析,将XLPE电缆气隙放电发展过程分为四个阶段,针对以往XLPE电缆气隙放电阶段识别模型的训练周期长、计算复杂度高和收敛速度慢等问题,该文提出一种经高斯函数加权的改进K-近邻(KNN)分类算法应用于XLPE电缆气隙放电阶段识别。对气隙放电的随机测试样本采用基于二叉树的核函数支持向量机、未改进的K-近邻算法和改进后的K-近邻算法三种算法分别进行了阶段识别。试验结果表明,改进后的K-近邻算法识别正确率高、速度快,处理含噪信号鲁棒性好,相比另两种算法更优。
关键词
XLPE
气隙放电
特征参量
改进k-邻近算法
支持向量机
Keywords
XLPE
air-gap discharge
characteristic parameter
improved
k-
nearest neighbor(KNN)
support vector machine
分类号
TM85 [电气工程—高电压与绝缘技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进K-近邻算法的XLPE电缆气隙放电发展阶段识别
陈曦
骆高超
曹杰
毕茂强
江天炎
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2020
18
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