分频段能量谱及马氏聚类算法在开关柜局部放电模式识别中的应用

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针对传统超高频(UHF)检测法对系统采样频率、数据处理存储要求严苛及成本较高的缺点,融合混频降频、功率检波技术,研制出一套较经济的高压开关柜超高频在线监测系统。采用该系统对沿面放电、气隙放电、针–板放电和自由微粒放电共4种典型缺陷模型的局部放电信号进行监测,获得信号在不同频段的能量谱;并在此基础上提出了将局部放电的分频段能量作为特征向量、利用马氏距离算法进行聚类分析的高压开关柜局部放电模式识别方法。研究结果表明:不同放电类型在频域内的能量分布差异较大,相同的放电类型在频域内的能量分布差异较小;不同放电类型在能量比重三角图中表现出显著的区域聚集特性。该局部放电模式识别方法对4种典型缺陷放电类型的识别准确率达到99.125%。
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