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基于邻域保持嵌入⁃主成分分析的配电变压器合闸涌流波形特征检测
被引量：
4
1
作者
王红斌
方健
+2 位作者
张敏
敖刚
池源
《电工电能新技术》
CSCD
北大核心
2024年第2期29-38,共10页
为有效检测配电变压器合闸涌流的波形特征,区分合闸时励磁涌流和故障电流,本文提出了一种基于邻域保持嵌入(NPE)和主成分分析(PCA)的变压器合闸涌流检测方法。该方法可对数据全局和局部特征信息进行检测及处理,首先利用NPE-PCA算法将电...
为有效检测配电变压器合闸涌流的波形特征,区分合闸时励磁涌流和故障电流,本文提出了一种基于邻域保持嵌入(NPE)和主成分分析(PCA)的变压器合闸涌流检测方法。该方法可对数据全局和局部特征信息进行检测及处理,首先利用NPE-PCA算法将电流数据降到二维空间,然后通过对二维空间数据拟合得到拟合误差σ,通过比较拟合误差σ与给定阈值的关系来识别合闸时励磁涌流。最后在ATP/EMTP平台搭建模型对所提出的合闸涌流波形特征检测方法进行测试,仿真结果表明本文所提NPE-PCA涌流波形检测算法能有效识别变压器合闸涌流波形特征,与二次谐波算法对比分析表明本文算法性能更优。
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关键词
合闸涌流
领域保持嵌入
主成分分析
变压器
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职称材料
基于邻域保持嵌入-主成分分析的高压电缆状态数据异常检测及分析
被引量：
4
2
作者
刘敏
方义治
+4 位作者
孙廷玺
罗思琴
王升
周念成
兰雪珂
《科学技术与工程》
北大核心
2019年第27期192-199,共8页
为发现高压电缆异常状态并及时地发出异常告警,提出了一种基于邻域保持嵌入(neighborhood preserving embedding,NPE)和主成分分析(principal component analysis,PCA)的高压电缆异常状态检测方法。针对PCA只能保留数据全局结构信息的缺...
为发现高压电缆异常状态并及时地发出异常告警,提出了一种基于邻域保持嵌入(neighborhood preserving embedding,NPE)和主成分分析(principal component analysis,PCA)的高压电缆异常状态检测方法。针对PCA只能保留数据全局结构信息的缺陷,提出将流形学习算法NPE与PCA结合,从而实现数据全局和局部特征信息的全方面提取;然后利用T2和SPE统计量作为电缆状态特征量,其控制限作为状态异常阈值判据,并推导出不同异常状态特征指标的贡献度,确定高压电缆主要异常指标;接着通过计算高压电缆各分段统计量的值,确定电缆异常区域;最后利用广东珠海供电局辖区内220 k V高压电缆统计资料验证所提策略的正确性。
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关键词
高压电缆
异常检测
领域保持嵌入
主成分分析
全局和局部特征
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职称材料
题名
基于邻域保持嵌入⁃主成分分析的配电变压器合闸涌流波形特征检测
被引量：
4
1
作者
王红斌
方健
张敏
敖刚
池源
机构
广东电网有限责任公司广州供电局
云南电网有限责任公司昆明供电局
输变电装备技术全国重点实验室(重庆大学)
出处
《电工电能新技术》
CSCD
北大核心
2024年第2期29-38,共10页
基金
中国南方电网有限责任公司科技项目(GZHKJXM20200083)。
文摘
为有效检测配电变压器合闸涌流的波形特征,区分合闸时励磁涌流和故障电流,本文提出了一种基于邻域保持嵌入(NPE)和主成分分析(PCA)的变压器合闸涌流检测方法。该方法可对数据全局和局部特征信息进行检测及处理,首先利用NPE-PCA算法将电流数据降到二维空间,然后通过对二维空间数据拟合得到拟合误差σ,通过比较拟合误差σ与给定阈值的关系来识别合闸时励磁涌流。最后在ATP/EMTP平台搭建模型对所提出的合闸涌流波形特征检测方法进行测试,仿真结果表明本文所提NPE-PCA涌流波形检测算法能有效识别变压器合闸涌流波形特征,与二次谐波算法对比分析表明本文算法性能更优。
关键词
合闸涌流
领域保持嵌入
主成分分析
变压器
Keywords
closing surge
neighborhood preserving embedding
principal component analysis
transformer
分类号
TM41 [电气工程—电器]
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职称材料
题名
基于邻域保持嵌入-主成分分析的高压电缆状态数据异常检测及分析
被引量：
4
2
作者
刘敏
方义治
孙廷玺
罗思琴
王升
周念成
兰雪珂
机构
广东电网有限责任公司珠海供电局
输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室(重庆大学)
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2019年第27期192-199,共8页
基金
广东电网有限责任公司科技项目(GDKJXM20162022)资助
文摘
为发现高压电缆异常状态并及时地发出异常告警,提出了一种基于邻域保持嵌入(neighborhood preserving embedding,NPE)和主成分分析(principal component analysis,PCA)的高压电缆异常状态检测方法。针对PCA只能保留数据全局结构信息的缺陷,提出将流形学习算法NPE与PCA结合,从而实现数据全局和局部特征信息的全方面提取;然后利用T2和SPE统计量作为电缆状态特征量,其控制限作为状态异常阈值判据,并推导出不同异常状态特征指标的贡献度,确定高压电缆主要异常指标;接着通过计算高压电缆各分段统计量的值,确定电缆异常区域;最后利用广东珠海供电局辖区内220 k V高压电缆统计资料验证所提策略的正确性。
关键词
高压电缆
异常检测
领域保持嵌入
主成分分析
全局和局部特征
Keywords
high voltage cable
anomaly detection
neighborhood preserving embedding
principal component analysis
global and local feature information
分类号
TM76 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于邻域保持嵌入⁃主成分分析的配电变压器合闸涌流波形特征检测
王红斌
方健
张敏
敖刚
池源
《电工电能新技术》
CSCD
北大核心
2024
4
在线阅读
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职称材料
2
基于邻域保持嵌入-主成分分析的高压电缆状态数据异常检测及分析
刘敏
方义治
孙廷玺
罗思琴
王升
周念成
兰雪珂
《科学技术与工程》
北大核心
2019
4
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职称材料
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