基于支持向量数据描述的局部放电类型识别研究

来源 :2012电工测试技术学术交流会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:sulinpep
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  由于电力设备内部绝缘缺陷发展往往会因环境条件的改变而变化,加之采集到的局部放电(PD)数据具有分散性和复杂性,导致了传统绝缘故障识别办法效果不佳。为此,作者提出了一种用于GIS设备PD类型识别的支持向量数据描述方法(SVDD),并借鉴支持向量机(SVM)方法中最火化“间隔”的思想,建立了一种优化的支持向量数据揣述算法(OR-SVDD),同时采用多分类方法中的“一对多”原理,用以解决埘传统绝缘故障出现的识别率低、误识别、漏识别以及识别时间长等问题。通过仿真与实验结果表明,OR-SVDD能够对所有的数据进行正确描述,自动辨识拒识对象,训练时间低于传统的SVM,并具有较高的识别率。在电力设备在线监测与局部放电模式识别领域有良好的应用前景。
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