【摘 要】
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准确识别开关柜的局部放电有益于电网的安全运行.在利用声检测方法实现的开关柜局部放电在线监测中,周围噪声会降低局部放电信号的识别效果.针对噪声干扰问题,提出了一种基于
【机 构】
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南京工程学院康尼机电研究院,南京工程学院电力仿真与控制工程中心
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准确识别开关柜的局部放电有益于电网的安全运行.在利用声检测方法实现的开关柜局部放电在线监测中,周围噪声会降低局部放电信号的识别效果.针对噪声干扰问题,提出了一种基于小波去噪的开关柜局部放电声检测方法.对包含噪声的放电声音信号进行小波降噪,再进行特征提取,最后运用粒子群支持向量机(PSOSVM)分类器完成放电状态识别.在某电力公司的局部放电测试平台进行模拟仿真,试验结果显示,利用PSOSVM对开关柜局部放电信号的识别效果要优于传统SVM方法,且经小波去噪改进后的分类准确率能够达到95%,比去噪前提高8%.
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