【摘 要】
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对局部放电进行模式识别可以了解放电类型和严重程度,为故障诊断和检修提供参考依据.为此将Weibull统计分布参数用于局部放电模式识别当中,采用仿真分析和模型试验的方法证明
【机 构】
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浙江省电力试验研究院,清华大学电机系电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室
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对局部放电进行模式识别可以了解放电类型和严重程度,为故障诊断和检修提供参考依据.为此将Weibull统计分布参数用于局部放电模式识别当中,采用仿真分析和模型试验的方法证明了局部放电的脉冲高度分布符合Weibull统计分布规律.在统计放电脉冲高度分布时对放电幅值进行了归一化处理,将放电累积概率为99%的放电幅值作为归一化因子,以消除试验中偶然出现的大的随机放电脉冲干扰的影响.使用工频电压正负半周的Weibull统计分布的形状参数、放电幅值中心和放电相位中心共6个参数作为特征向量,以人工神经网络为分类器,对放电类型获得了超过85%的识别率.研究表明,这种故障模式的表征方法具有模式特征数量少、表征能力强等优点,采用人工神经网络方法可以准确识别不同模式的放电,具有较高的识别牢.
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