【摘 要】
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局部放电信号特征提取是电力设备绝缘缺陷模式识别和故障诊断的关键步骤。奇异谱熵分析(singular spectrum entropy analysis,SSEA)理论研究了局部放电信号的复杂性和无规则
【机 构】
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上海交通大学电气工程系; 国网北京电力科学研究院; 国网山东省电力公司济南供电公司;
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划项目(973计划)(2014CB-239506);国家电网公司科技项目(52020114026L);Project Supported by the National Basic Research Program(973 Program)(2014CB239506);Science and Technology Project of State Grid Corpora
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局部放电信号特征提取是电力设备绝缘缺陷模式识别和故障诊断的关键步骤。奇异谱熵分析(singular spectrum entropy analysis,SSEA)理论研究了局部放电信号的复杂性和无规则程度,但无法充分反映信号内在非线性特性。使用局放信号4阶累积量切片代替SSEA的协方差矩阵,并引入集合经验模态分解理论(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)实现方法多尺度化,提出了局部放电信号多分辨高阶奇异谱熵分析(multi-scale higher order singular spectrum entropy analysis,M-HSSEA)方法。通过分析仿真局放信号,该方法提取的熵特征向量能够有效提高噪声抑制能力,并且增强了相空间重构参数鲁棒性。在户外变电站环境中设计了3种典型局部放电缺陷,运用该方法求取特高频信号熵特征向量并使用RBF神经网络进行分类,获得了较高识别正确率,从而验证了文中方法有效性及适用性。
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