【摘 要】
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气体绝缘组合电器(GIS)现场局部放电检测得到的大量数据是时域波形图像数据,传统的局部放电模式识别方法无法对该图像数据直接进行缺陷分类。针对局部放电时域波形图像,首先
【机 构】
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国网天津市电力公司,国网天津市电力公司电力科学研究院
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气体绝缘组合电器(GIS)现场局部放电检测得到的大量数据是时域波形图像数据,传统的局部放电模式识别方法无法对该图像数据直接进行缺陷分类。针对局部放电时域波形图像,首先利用图像分割、图像灰度化、图像二值化、图像增强、图像压缩等技术对其进行预处理。通过变电站现场带电检测,建立了局部放电缺陷类型的图像数据集。对预处理得到的仅含局部放电脉冲电压的图像,选择支持向量机模型,使用径向基函数作为核函数,通过SMO优化方法训练得到有向无环图(DAG)分类器,直接进行模式识别。实验中支持向量机模型对局部放电6种缺陷类型的识
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