【摘 要】
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频率响应分析(FRA)是一种广泛应用于变压器绕组故障的检测方法.本文提出了一种基于图像处理技术的FRA识别方法.首先在自耦变压器实验中模拟不同绕组的故障,测量不同故障情况下的FRA曲线;然后将频域分割法和图像处理技术应用于测得的频域响应曲线,通过一种新的算法计算了不同频率区域的面积比和质心偏差;最后,以图像特征作为支持向量机模型的输入.在训练过程中,对三种不同的参数优化算法进行了比较,从而选择最优方式.结果表明,粒子群优化和图像特征对绕组故障的识别效果最好.
【机 构】
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国网新疆电力有限公司电力科学研究院,新疆 乌鲁木齐830001
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频率响应分析(FRA)是一种广泛应用于变压器绕组故障的检测方法.本文提出了一种基于图像处理技术的FRA识别方法.首先在自耦变压器实验中模拟不同绕组的故障,测量不同故障情况下的FRA曲线;然后将频域分割法和图像处理技术应用于测得的频域响应曲线,通过一种新的算法计算了不同频率区域的面积比和质心偏差;最后,以图像特征作为支持向量机模型的输入.在训练过程中,对三种不同的参数优化算法进行了比较,从而选择最优方式.结果表明,粒子群优化和图像特征对绕组故障的识别效果最好.
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