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题名高压电缆局部放电检测及识别系统研究
被引量：3
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作者
刘秀婷
李烨
高峰
马味敏
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机构
无锡学院
东北大学无锡研究院
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出处
《电子测量技术》
北大核心
2024年第17期97-107,共11页
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基金
无锡市“太湖之光”科技攻关(基础研究)项目(K20231019)项目资助。
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文摘
为了提高电气设备安全性,保证电力系统稳定运行,有必要对高压电缆局部放电进行有效检测与识别。本研究开发一套基于异源传感器数据融合的高压电缆局部放电检测与识别系统。该系统利用电场传感器检测电缆电场分布情况,发现电缆接头绝缘隐患区域,利用压力波传感器检测电缆隐患区域是否出现局部放电及其程度,利用改进的自适应阈值离散小波变换进行信号去噪处理,利用改进的格拉姆角场特征变换增强数据分类特征,利用高效信道注意力机制改进的残差卷积神经网络进行局部放电模式识别。本研究以电缆尖刺放电、气隙放电及沿面放电为对象开展测试,结果发现该系统能准确检测电缆局部放电特性,能够有效识别高压电缆缺陷的放电模式,实验室的局部放电检测率达100%,放电模式识别率达96.0%,且在工程应用环境表现优异,这对电缆使用安全及电网运行稳定具有重要意义。
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关键词
高压电缆
局部放电
特性检测
模式识别
数据融合
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Keywords
high voltage cable
partial discharge
characteristic detection
pattern recognition
data fusion
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分类号
TM247
[一般工业技术—材料科学与工程]
TN98
[电子电信—信息与通信工程]
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