【摘 要】
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局部放电检测是反映带电条件下封闭开关柜内部绝缘状况的有效手段。对于金属铠装式开关柜内部产生的局部放电现象采用基于暂态地电压(TEV)方法进行研究。通过实验研究发现，检测设备的金属外壳体对地的电压信号可以判别局放信号的发生。本文建立了基于24种特征参量的BP神经网络故障识别模型，采用实验获得的TEV局部放电数据进行模式识别，结果表明该方法可以对开关柜局部放电信号进行故障分类且分类结果准确可靠。
【机 构】
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山东电力集团公司电力科学研究院,山东济南250002
【出 处】
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中国电机工程学会第十二届青年学术会议
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局部放电检测是反映带电条件下封闭开关柜内部绝缘状况的有效手段。对于金属铠装式开关柜内部产生的局部放电现象采用基于暂态地电压(TEV)方法进行研究。通过实验研究发现，检测设备的金属外壳体对地的电压信号可以判别局放信号的发生。本文建立了基于24种特征参量的BP神经网络故障识别模型，采用实验获得的TEV局部放电数据进行模式识别，结果表明该方法可以对开关柜局部放电信号进行故障分类且分类结果准确可靠。
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