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Application of Complex Daubechies Wavelet in UHF Partial Discharge Measurements 被引量:3
1
作者 XIE Yan-bin TANG Ju ZHANG Xiao-xing 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第12期2701-2707,共7页
On-line partial discharge(PD)detection still remains a very challenging task because of the strong electromagnetic interferences.In this paper,a new method of de-noising,using complex Daubechies wavelet(CDW)transform,... On-line partial discharge(PD)detection still remains a very challenging task because of the strong electromagnetic interferences.In this paper,a new method of de-noising,using complex Daubechies wavelet(CDW)transform,has been proposed.It is a relatively recent enhancement to the real-valued wavelet transform because of tow important properties,which are nearly shift-invariant and availability of phase information.Those properties give CDW transform superiority over other real-valued wavelet transform,and then the construction algorithm of CDW is introduced in detail.Secondly,based on the real threshold algorithm of real-valued wavelet transform,complex threshold algorithm is devised.This algorithm take the different characteristics of real part and imaginary part of complex wavelet coefficients into account,it modifies the real and imaginary parts of complex wavelet coefficients respectively.Thirdly,to obtain a real de-noised signal,new combined information series is devised.By applying different combination of real part and imaginary part of de-noised complex signal,a real de-noised signal can be restored with higher peak signal-to-noise ratio(PSNR)and less distortion of original signals.Finally,On-site applications of extracting PD signals from noisy background by the optimal de-noising scheme based on CDW are illustrated.The on-site experimental results show that the optimal de-noising scheme is an effective way to suppress white noise in PD measurement. 展开更多
关键词 Db复小波 超高频 局部放电 测量 CDW
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Development and Application of DC Partial Discharge Test System 被引量:2
2
作者 NIE Dexin SHA Yanchao +2 位作者 ZHOU Yuanxiang WU Zhirong DENG Jiangang 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第8期1981-1987,共7页
Direct current (DC) partial discharge (PD) test has drawn extensive attention from world-wide electric power research institutes in recent years. However, presently, no DC PD detection device on the market has the sta... Direct current (DC) partial discharge (PD) test has drawn extensive attention from world-wide electric power research institutes in recent years. However, presently, no DC PD detection device on the market has the statistical function. Thus, we developed a test system for PD detection under DC voltage, which is characterized by strong anti-jamming capability, continuous high-speed real-time data acquisi- tion and effective, complete detection of DC PD signals. The DC PD mechanism, as well as the measuring principles, software system, and hardware design of the test equipment were introduced. Adopting typical electrode pairs, we tested the statistical spectrum of PD under DC voltage. The main difference in statistical spectrums between parallel plate electrodes and needle-plate electrodes was that the time interval between two consecutive discharges for needle-plate electrodes has obviously larger variation range than that for parallel plate electrodes, which could be the convincing proof for distinguishing the type of electrodes under DC PD. Practical results indicate that the proposed sys- tem can measure time domain signals of DC PD of oil-paper insulation effectively and promptly, and it can be used to determine and detect defects in DC power transmission equipment. 展开更多
关键词 局部放电信号 直流电压 测试系统 开发 针板电极 应用 检测装置 实时数据采集
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Experiments on Corona Discharge Under AC and DC Composite Voltage 被引量:1
3
作者 ZHU Zhengyi LI Ruihai +3 位作者 WANG Guoli CHEN Can JIA Zhidong GUAN Zhicheng 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第8期2001-2007,共7页
关键词 局部放电 射频信号 放电量 高电压技术
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少油设备PD绝缘缺陷油面特征气体的变化特性
4
作者 张国治 黄雅兰 +3 位作者 叶高翔 刘翔 闫伟阳 张晓星 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期1281-1288,共8页
少油设备存在油量非常少、钢性全密封结构以及缺少防爆措施的客观特征,长期的局部放电(partial discharge,PD)绝缘缺陷会诱发设备爆炸、起火等安全事故的发生,而少油设备一直缺乏有效的PD绝缘缺陷检测、诊断技术。基于此,通过搭建110 k... 少油设备存在油量非常少、钢性全密封结构以及缺少防爆措施的客观特征,长期的局部放电(partial discharge,PD)绝缘缺陷会诱发设备爆炸、起火等安全事故的发生,而少油设备一直缺乏有效的PD绝缘缺陷检测、诊断技术。基于此,通过搭建110 kV正立式电流互感器PD绝缘缺陷油面气体检测实验平台,试验研究了少油设备不同PD强度下油面特征气体变化规律及其与油中溶解气体的关联特性,试验结果表明:PD特征气体H_(2)、CH_(4)、CO在油面上富集明显,且浓度增速远大于油中的值,基于油面气体的PD检测较油色谱检测有着更高的灵敏度;当PD绝缘缺陷严重劣化时,油中溶解气体浓度增速无明显提升且关键气体C_(2)H_(2)未达到预警值,而油面特征气体浓度均出现明显突增,其中H_(2)、C_(2)H_(2)的浓度增量最为显著,C2H2体积分数可以达到17.41×10^(–6),在放电缺陷劣化过程中通过捕捉该变化能够有效预警击穿放电的发生。油面气体浓度能够有效表征少油设备内部PD缺陷的产生、发展,该研究成果为少油设备PD绝缘缺陷的高灵敏监测提供了新的解决思路。 展开更多
关键词 少油设备 局部放电 油面特征气体 溶解气体分析 产气规律
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基于多尺度注意力自适应去噪网络的局部放电模式识别 被引量:1
5
作者 郑尚坡 刘俊峰 +3 位作者 曾君 廖晓青 陈历 许建远 《高电压技术》 北大核心 2025年第4期1958-1968,共11页
局部放电的故障类型与气体绝缘开关(gas insulated switchgear,GIS)绝缘故障的严重程度紧密相关,精确识别局部放电故障类型对保障供电系统的稳定性至关重要。传统局部放电模式识别方法缺乏自适应去噪和对多尺度故障特征的处理机制,并且... 局部放电的故障类型与气体绝缘开关(gas insulated switchgear,GIS)绝缘故障的严重程度紧密相关,精确识别局部放电故障类型对保障供电系统的稳定性至关重要。传统局部放电模式识别方法缺乏自适应去噪和对多尺度故障特征的处理机制,并且过于依赖专家经验,以至于在处理含有大量噪声和固有多尺度特性的复杂局部放电信号时存在显著局限性,从而限制了模型对于局部放电故障识别准确率的进一步提升。为解决这些问题,提出一种多尺度注意力自适应去噪网络(multi-scale attention adaptive denoising network,MAADNet),该网络集成了多尺度特征学习模块、卷积注意力模块(convolutional block attention module,CBAM)以及软阈值函数,具备强大的自适应去噪和多尺度故障特征学习能力。具体而言,多尺度特征学习模块通过采用不同空洞率的空洞卷积以提取多尺度特征;而CBAM注意力机制和软阈值函数协同工作,依据输入局部放电信号的特性自适应调整去噪阈值,有效实现噪声抑制。此外,为验证所提网络有效性,通过搭建局部放电试验平台,设计并制作4种典型局放故障模型以收集不同故障类型的局部放电数据集。试验结果表明,所提方法在局部放电数据集上取得94.34%的识别准确率,优于其他先进方法,显示出良好的应用前景。 展开更多
关键词 气体绝缘开关 局部放电 模式识别 多尺度特征 注意力机制
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基于改进降噪自编码器与稠密连接网络的局部放电声信号模式识别 被引量:1
6
作者 关宇 董明 +3 位作者 王腾腾 刘胤康 胡一卓 金凯 《高电压技术》 北大核心 2025年第1期478-487,共10页
针对变电站开放空间中现场噪声显著及随机性强等特点,提出了基于改进降噪自编码器与稠密连接网络的局部放电声学模式识别方法。首先将局部放电声信号提取特征频段;通过建立改进降噪自编码器提取信号的潜在特征;之后采用格拉姆角场变换... 针对变电站开放空间中现场噪声显著及随机性强等特点,提出了基于改进降噪自编码器与稠密连接网络的局部放电声学模式识别方法。首先将局部放电声信号提取特征频段;通过建立改进降噪自编码器提取信号的潜在特征;之后采用格拉姆角场变换将潜在特征序列二维化,建立局部放电特征图谱数据集;在此基础上,构建了稠密连接网络辨识模型对局部放电声信号图谱进行模式识别,在随机低信噪比条件下实现了局部放电类型的准确识别与诊断。由压电式声传感器采集了4种典型缺陷电极模型的局部放电声信号,并对随机低信噪比的局部放电声信号进行模式识别。结果表明,与直接采用局部放电声学数据构建识别模型和采用传统降噪自编码器进行数据降维等方法相比较,该方法模式识别准确度更高,可达到98.6%。 展开更多
关键词 局部放电 声学信号 模式识别 降噪自编码器 稠密连接网络
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基于里德堡原子的电晕放电信号测量
7
作者 袁昊 罗兵 +5 位作者 陈建君 陈震 杨文广 张好 张临杰 张豪峰 《量子电子学报》 北大核心 2025年第4期556-564,共9页
局部放电(PD)是指未形成连接或桥接的两电极间发生局部放电的物理场景,PD现象持续作用会极大地缩短设备的使用寿命,因此监测PD信号并识别其放电类型具有重要意义。传统的PD信号测量方法受限于天线本身的金属材质以及尺寸,在变电站开关... 局部放电(PD)是指未形成连接或桥接的两电极间发生局部放电的物理场景,PD现象持续作用会极大地缩短设备的使用寿命,因此监测PD信号并识别其放电类型具有重要意义。传统的PD信号测量方法受限于天线本身的金属材质以及尺寸,在变电站开关柜等应用场景中难以实现内部近距离探测,限制了测量灵敏度的提升。本文提出了一种基于里德堡原子的PD信号测量方法,可以实现非金属近距离内部高灵敏探测。实验中选择PD最为常见的一种类型—电晕放电进行模块的制备与测量。首先,通过双光子激发将铯原子激发到里德堡态;然后,基于里德堡原子的交流斯塔克效应对电晕放电信号进行测量;最后,使用局部放电相位分辨图对测量结果进行分析,得到电晕放电的相位分布特征以及放电脉冲的分布情况。 展开更多
关键词 量子信息 局部放电 电晕放电 里德堡原子 局部放电相位分辨图
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数字化模型下的气体绝缘封闭开关设备特高频信号反演实际放电量方法
8
作者 陶然 沈培锋 +3 位作者 陈挺 罗林根 盛戈皞 江秀臣 《上海交通大学学报》 北大核心 2025年第6期800-811,共12页
对气体绝缘封闭开关设备(GIS)局部放电(PD)的检测是进行状态评估和故障诊断行之有效的方法.放电量估计是PD检测中的重要内容,脉冲电流法是通用的测量方法,但无法在线应用.针对这一问题,基于特高频(UHF)信号对时间的二次积分值估计最大... 对气体绝缘封闭开关设备(GIS)局部放电(PD)的检测是进行状态评估和故障诊断行之有效的方法.放电量估计是PD检测中的重要内容,脉冲电流法是通用的测量方法,但无法在线应用.针对这一问题,基于特高频(UHF)信号对时间的二次积分值估计最大实际放电量,提出了数字化模型下GIS的UHF信号反演实际放电量的方法.首先,建立GIS数字化模型及局部放电源、UHF传感器模型;然后,采用更适用于大尺寸运算的时域有限差分(FDTD)法模拟放电脉冲激发电磁波传播的过程,利用仿真数据验证通过UHF信号对时间积分的值来估计实际放电量方法的合理性,并给出了电磁波在GIS内传播中电磁场的分布图;最后,通过与高压试验结果的对比分析给出了影响实际放电量估计准确性的因素.研究结论为基于数字化模型的GIS内部实际放电量反演分析提供解决思路,且相较于有限元法在求解时间上更具优势. 展开更多
关键词 气体绝缘封闭开关设备 局部放电 特高频 局部放电定量
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基于移动FFT的PD在线检测中正弦干扰抑制方法 被引量:7
9
作者 白建社 陈丹 +2 位作者 王成多 徐政 关长毅 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2007年第6期118-123,共6页
为剔除局部放电在线检测中干扰信号,尤其是连续正弦干扰(continuous sine interference,CSI),应用移动(fast Fourier transform,FFT)算法,以递推的方式求取信号的离散傅里叶变换(discrete Fouriertransform,DFT),提高信号处理的实时性... 为剔除局部放电在线检测中干扰信号,尤其是连续正弦干扰(continuous sine interference,CSI),应用移动(fast Fourier transform,FFT)算法,以递推的方式求取信号的离散傅里叶变换(discrete Fouriertransform,DFT),提高信号处理的实时性。通过对频域信号进行阈值处理,来抑制局部放电测量中的CSI干扰,并通过离散傅里叶反变换(inverse discrete Fourier transform,IDFT)获得处理结果。另外,每次提取处理结果的中间数据(大小等于步长)作为本步的处理结果,避免了DFT的边沿效应和窗函数的影响。实验结果表明,所提出的方法能够很好地滤除局部放电中的连续正弦干扰,且使局部放电脉冲衰减很小,实时性好。将该方法应用于地铁牵引变电站馈线电缆绝缘性能的在线检测中,取得良好的效果。 展开更多
关键词 移动快速傅里叶变换 连续正弦干扰 局部放电 自适应滤波
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基于日盲紫外开关的局部放电检测与诊断技术研究
10
作者 刘胤康 任明 +3 位作者 杨章 关宇 王凯 董明 《电网技术》 北大核心 2025年第7期3042-3051,I0115,共11页
针对光测法易受自然光干扰、应用环境受限等问题,该文提出一种基于日盲紫外开关的高灵敏度局部放电传感技术,并对其检测性能和诊断效果进行了实验分析。首先研制了日盲紫外开关型局部放电传感器,对其传感性能进行测试,搭建了自然光明场... 针对光测法易受自然光干扰、应用环境受限等问题,该文提出一种基于日盲紫外开关的高灵敏度局部放电传感技术,并对其检测性能和诊断效果进行了实验分析。首先研制了日盲紫外开关型局部放电传感器,对其传感性能进行测试,搭建了自然光明场环境中的局部放电光电实验平台,采用日盲紫外开关型局部放电传感器和高频线圈对典型缺陷局部放电信号进行同步测量,对所测脉冲相位分布和脉冲重复率进行对比分析。实验结果表明,日盲紫外开关型局部放电传感器的有效电晕检测距离超过10m,其检测脉冲重复率与放电量呈正相关。此外,针对局部放电日盲紫外开关信号相位分布特点,提出了基于日盲紫外开关量统计的局部放电识别方法,通过模块化卷积神经网络实现了特征提取和类型识别,结果表明,在不依赖放电脉冲强度信息情况下,该方法的识别准确率达到99.5%,执行效率提升88.3%。该研究为外绝缘局部放电光学检测提供了经济高效且灵敏可靠的技术方案。 展开更多
关键词 局部放电 日盲紫外开关检测 相位分布图谱 卷积神经网络 类型识别
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融合形态学-复小波变换的PD干扰信号抑制方法 被引量:4
11
作者 王有元 张大伟 +1 位作者 陆国俊 黄炎光 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第3期707-713,共7页
针对局部放电检测过程中周期性窄带干扰和白噪声难以抑制的问题,提出了一种融合数学形态学与复小波变换的干扰信号抑制方法。该方法基于数学形态学原理构造广义形态学滤波器,并将其作为前置滤波单元,实现原始信号的预处理,再对处理后的... 针对局部放电检测过程中周期性窄带干扰和白噪声难以抑制的问题,提出了一种融合数学形态学与复小波变换的干扰信号抑制方法。该方法基于数学形态学原理构造广义形态学滤波器,并将其作为前置滤波单元,实现原始信号的预处理,再对处理后的信号进行复小波变换,最终得到去噪后的局部放电信号。应用该方法对模拟和现场采集的局部放电信号进行去噪处理,结果表明:该方法能够有效地抑制局部放电信号中的周期性窄带干扰和白噪声干扰;与相同小波基的小波去噪方法和复小波去噪方法相比,该方法去噪时的能量损失较小,能够很好地保留局部放电信号特征。 展开更多
关键词 局部放电 窄带干扰 白噪声 数学形态学 复小波变换 抑制方法
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BPD型变频电源用于局放和耐压试验的研究与实践 被引量:3
12
作者 程盛 李卫东 《高压电器》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期146-148,共3页
介绍了某供电公司对主变局放和谐振耐压试验电源的研究和选用思路,简要介绍了局放和耐压试验现场实施情况,证实了BPD型变频电源不仅可以用于GIS及电缆等大容量设备的谐振耐压试验,而且可以用于变压器的局部放电试验。
关键词 变频电源 谐振 局部放电 耐压试验
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基于声光融合成像特征解析的电力设备局部放电精细识别方法研究
13
作者 马富齐 穆睿昕 +3 位作者 贾嵘 王波 赵宇航 马恒瑞 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第11期51-62,共12页
局部放电是表征电力设备绝缘状态的重要指标,研究局部放电辨识对保障电力设备及电网安全运行意义重大。然而局部放电信号微弱,不同类型局部放电特征差异小,现有基于单数据源的局部放电监测方法信息利用率低、辨识精度有限。为此,提出了... 局部放电是表征电力设备绝缘状态的重要指标,研究局部放电辨识对保障电力设备及电网安全运行意义重大。然而局部放电信号微弱,不同类型局部放电特征差异小,现有基于单数据源的局部放电监测方法信息利用率低、辨识精度有限。为此,提出了一种基于声光融合成像特征解析的电力设备局部放电精细识别方法。首先,对采集到的放电音频和声像图进行滑动特征提取,构成声光融合特征矩阵。其次,将特征矩阵嵌入多元时间序列,利用门控双轴编码模型并行地从时间轴方向和特征轴方向进行信息抽取、权重分配及特征重组。最后,计算重组特征向量属于各个类别的概率,实现局部放电高精度辨识。结果表明,所提方法能够实现对多种放电类型的精确识别,其准确率可达98.32%,相较基于单数据源特征的局部放电辨识表现出更好的检测效果。 展开更多
关键词 局部放电 声光融合成像 多元特征解析 时间序列 模式识别
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基于选择性标注与样本平衡的局部放电模式识别在线学习方法 被引量:1
14
作者 谢庆 王春鑫 +5 位作者 张雨桐 刘景立 谢晨昊 郑炎 律方成 谢军 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第2期778-790,I0032,共14页
训练与检测样本分布不一致是深度学习方法对现场新增局部放电(partial discharge,PD)(简称“局放”)识别准确率低的主要原因,为实现局放模式识别对现场数据分布变化的持续适配、降低样本标注工作量,该文提出一种局部放电模式识别在线学... 训练与检测样本分布不一致是深度学习方法对现场新增局部放电(partial discharge,PD)(简称“局放”)识别准确率低的主要原因,为实现局放模式识别对现场数据分布变化的持续适配、降低样本标注工作量,该文提出一种局部放电模式识别在线学习方法。首先,以局放模式识别模型各层特征为信息来源,利用推理模型区分处于训练集分布内外的新增局放样本,并分别采用软标签及人工方式对两种样本进行在线标注;其次,为平衡训练集分布内外样本的数量、提升新增样本识别准确率,采用基于梯度惩罚的条件式wasserstein距离生成对抗网络(conditional wasserstein generative adversarial network with gradient penalty,CWGAN-GP)扩充两类局放样本,并以联合训练的方式更新局放模式识别模型。利用实验及现场采样得到的局放样本对所提方法进行验证,结果表明,所提方法标注工作量降低66.68%,在线学习结束后,新增样本集与训练集分布相同时识别准确率可提升4.61%,分布不同时识别准确率最低提升22.27%。 展开更多
关键词 局部放电 选择性标注 在线学习 模式识别
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基于改进D-S证据理论与深度学习的矿用电缆缺陷识别研究
15
作者 孟强 舒珊 +3 位作者 秦晓梅 郭振振 孔宁宁 刘瑞国 《中国煤炭》 北大核心 2025年第1期181-188,共8页
准确识别局部放电缺陷模式在矿用电缆的缺陷评估中至关重要,煤矿供电环境复杂,矿用电缆缺陷识别也尤为重要。因此提出了一种融合改进D-S证据理论与深度学习的方法,构建基于Efficientnet-b0和Resnet-18的深度学习识别模型用于提取矿用高... 准确识别局部放电缺陷模式在矿用电缆的缺陷评估中至关重要,煤矿供电环境复杂,矿用电缆缺陷识别也尤为重要。因此提出了一种融合改进D-S证据理论与深度学习的方法,构建基于Efficientnet-b0和Resnet-18的深度学习识别模型用于提取矿用高压电缆局部放电信号的关键特征并进行初步分类,引入D-S证据理论对单一模型的识别结果进行融合。针对证据冲突的情况,引入基尼不纯度改进D-S理论中的权重分配,从而提高矿用电缆缺陷识别的准确率。现场试验表明,融合后的模型平均识别率为94.2%,双模型融合的各项性能均比单一模型有所提高,有效提高了矿用电缆缺陷识别的准确度,为煤矿配电网安全可靠运行提供保障。 展开更多
关键词 矿用电缆 局部放电 D-S证据理论 深度学习 模式识别 双模型融合
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基于竞争子网络的数字滤波法在PD在线监测中的应用
16
作者 王哲 蔡惟铮 陈学允 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 1999年第10期32-34,60,共4页
介绍了竞争子网络的工作原理和结构 ,提出基于竞争子网络邻抑制作用的数字滤波法 ,并将该方法运用于局部放电在线监测系统的抑制通信干扰的滤波环节中。实践证明这种方法具有自适应性强、通信干扰抑制效果好、运算速度快等优点。
关键词 数字滤波 局部放电 在线监测 高压电器设备
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基于Grabcut-MCNN的GIS多源局部放电缺陷识别方法
17
作者 孙炜昊 王真 +1 位作者 刘子全 李玉杰 《广东电力》 北大核心 2025年第2期101-110,共10页
局部放电监测是检测设备绝缘缺陷的重要手段,全面提高气体绝缘金属封闭开关设备(gas insulated metal-enclosed switchgear,GIS)局部放电的识别准确率对电力系统的稳步运行十分重要,为此建立一种基于局部放电相位分辨图切割(phase-resol... 局部放电监测是检测设备绝缘缺陷的重要手段,全面提高气体绝缘金属封闭开关设备(gas insulated metal-enclosed switchgear,GIS)局部放电的识别准确率对电力系统的稳步运行十分重要,为此建立一种基于局部放电相位分辨图切割(phase-resolved PD graph cut,PRPD-Grabcut)和一种新的MobileNets卷积神经网络(MobileNets convolutional neural network,MCNN)模型来识别GIS的局部放电缺陷。首先用基于图像分割的PRPD-Grabcut提取PRPD图的关键成分,并构建MCNN模型;然后采用深度可分离卷积和逆残差结构来处理GIS局部放电模式识别过程中深度卷积神经网络的梯度消失问题;最后对MCNN模型进行训练和测试。结果表明:PRPD-Grabcut-MCNN不仅可以大大降低模型的计算负担,减小存储空间,并且对神经网络的识别准确率和训练效率也有一定的提高;此外,与现有的各种轻量级神经网络相比,MCNN在识别精度、交叉熵损失和训练时间方面表现出了优势。 展开更多
关键词 图像分割 深度学习 模式识别 局部放电 局部放电相位分辨图
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一种用于小样本数据集的局部放电模式识别方法
18
作者 王胜辉 陈曦 +1 位作者 律方成 李仲炜 《华北电力大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期62-69,80,共9页
针对传统局部放电模式识别方法识别准确率较低,特别在小样本数据集情况下识别效果较差的问题,提出了一种基于一维卷积神经网络的小样本数据集识别方法,试验采集了4类油中典型缺陷下的放电样本各200份,分别采用此方法与传统聚类法、SVM法... 针对传统局部放电模式识别方法识别准确率较低,特别在小样本数据集情况下识别效果较差的问题,提出了一种基于一维卷积神经网络的小样本数据集识别方法,试验采集了4类油中典型缺陷下的放电样本各200份,分别采用此方法与传统聚类法、SVM法、BP神经网络法、CNN图像法对上述样本构成的数据集进行了识别分类。结果表明:该方法在小样本数据集情况下相较传统聚类法、SVM法、BP神经网络法和CNN图像法具有更好的识别效果,在训练样本数为50时,其识别准确率分别高于SVM法和BP神经网络法2.00%和6.25%;同时,相对传统识别方法,该方法表现出较强的特征提取与学习能力,其迭代过程收敛较快,单次训练耗时远低于SVM法,与BP神经网络法相近;最后,在针对卷积网络各结构参数对该方法识别准确率的影响研究过程中发现,卷积核尺寸对其识别准确率的影响最大。 展开更多
关键词 卷积神经网络 局部放电 小样本数据集 模式识别
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特高频-超声波法联合的GIS/GIL局部放电信号降噪与缺陷定位
19
作者 李星 丁登伟 +3 位作者 许渊 姜金鹏 陈孝信 王雷 《高电压技术》 北大核心 2025年第5期2384-2393,共10页
局部放电检测是开展气体绝缘组合电器(gasinsulatedswitchgear,GIS)/气体绝缘输电线路(gasinsulated transmission line, GIL)设备绝缘状态评估的重要手段,特高频和超声波法是现场局部放电检测常用方法。然而,现场干扰复杂、局放信号传... 局部放电检测是开展气体绝缘组合电器(gasinsulatedswitchgear,GIS)/气体绝缘输电线路(gasinsulated transmission line, GIL)设备绝缘状态评估的重要手段,特高频和超声波法是现场局部放电检测常用方法。然而,现场干扰复杂、局放信号传播衰减明显,局放信号信噪比低甚至完全淹没于噪声信号中,导致诊断和定位困难。为此,该文研究提出一种基于相干平均的局部放电特高频和超声信号降噪方法。与传统小波降噪和奇异值分解降噪方法相比,该文方法具有更低的均方误差(mean square error, MSE),更高的归一化互相关系数(normalized correlation coefficient, NCC)和噪声降低水平(reduction in noise level, RNL),且该文方法无需复杂的参数选取。在某水电站开展局部放电现场检测,并对特高频和超声信号进行降噪和定位分析。结果表明,采用该文方法,局放信号噪声从十几毫伏降低至1m V以下,可有效提取出被噪声淹没的局放脉冲。极低信噪比情况下,该文降噪方法也具有良好降噪效果,传统方法则失效。基于降噪后的局放信号成功实现缺陷精确定位,验证了所提降噪方法的有效性。该文研究结果可有效提升局放检测有效性,为GIS/GIL缺陷检测和定位提供了有效支撑。 展开更多
关键词 GIS GIL 局部放电 声电联合 信号降噪 缺陷定位
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基于深度残差网络的GIS局部放电PRPD谱图模式识别 被引量:33
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作者 许辰航 陈继明 +3 位作者 刘伟楠 吕智 李鹏 朱明晓 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期1113-1123,共11页
为了研究气体绝缘组合电器(gasinsulatedswitchgear,GIS)局部放电脉冲相位分布(phaseresolvedpartial discharge,PRPD)谱图的模式识别,解决传统的统计参数分析方法识别准确率低的问题,该文提出了一种基于深度残差网络的GIS局部放电PRPD... 为了研究气体绝缘组合电器(gasinsulatedswitchgear,GIS)局部放电脉冲相位分布(phaseresolvedpartial discharge,PRPD)谱图的模式识别,解决传统的统计参数分析方法识别准确率低的问题,该文提出了一种基于深度残差网络的GIS局部放电PRPD谱图模式识别方法。首先,设计并搭建了GIS中4类典型局部放电缺陷的实验模型并采集实验数据;然后,利用条件生成对抗网络对PRPD谱图训练集进行数据扩充;最后,利用深度残差网络提取每类缺陷的PRPD谱图特征并将其分类。实验结果表明,该方法相较于普通卷积神经网络和统计参数分析方法,其识别准确率有明显提升,最高可达98.75%。研究结果表明所提方法能有效区分出GIS中4类典型的局部放电缺陷类型,在工程实际中有良好的应用前景。 展开更多
关键词 局部放电 模式识别 局部放电脉冲相位分布谱图 卷积神经网络 条件生成对抗网络 深度残差网络
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