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基于支持向量机的GIS超高频局部放电模式识别
被引量：
26
1
作者
司良奇
钱勇
+4 位作者
白万建
叶海峰
胡岳
盛戈皞
江秀臣
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第11期1-6,共6页
局部放电(PD)可以反映气体绝缘组合开关电器(GIS)内部的绝缘缺陷,不同类型的放电对GIS的危害程度存在明显的差异,正确识别GIS的放电类型对于保证GIS安全可靠运行、评估GIS的绝缘状况和制定合理的维修策略具有十分重要的意义。为了研究GI...
局部放电(PD)可以反映气体绝缘组合开关电器(GIS)内部的绝缘缺陷,不同类型的放电对GIS的危害程度存在明显的差异,正确识别GIS的放电类型对于保证GIS安全可靠运行、评估GIS的绝缘状况和制定合理的维修策略具有十分重要的意义。为了研究GIS中不同缺陷所激发的局放信号的特征,设计了4种典型放电缺陷模型来模拟GIS中可能存在的绝缘缺陷,通过试验从超高频(UHF)信号中提取出8个统计特征参数来描述放电的典型特征。基于支持向量机(SVM)算法设计构造了4分类SVM模型,采取投票的方式识别放电类型。实验结果表明,该方法识别率高,能有效识别4种GIS中的典型放电。
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关键词
局部放电(
pd
)
气体绝缘组合开关电器(GIS)
绝缘缺陷
支持向量机(
svm
)
模式识别
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职称材料
组合核支持向量机在放电模式识别中的优化策略
被引量：
25
2
作者
王瑜
苑津莎
+1 位作者
尚海昆
靳松
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第2期229-236,共8页
传统的单一核函数SVM无法实现局部放电中的多特征空间向量的映射分类,且目前SVM大都采用不同尺度的径向基函数作为核函数,核的调整空间较为有限,无法针对不同特征空间的放电参数达到普适的效果。针对上述问题,本文提出一种基于多分组特...
传统的单一核函数SVM无法实现局部放电中的多特征空间向量的映射分类,且目前SVM大都采用不同尺度的径向基函数作为核函数,核的调整空间较为有限,无法针对不同特征空间的放电参数达到普适的效果。针对上述问题,本文提出一种基于多分组特征的组合核多分类SVM的局部放电识别方法。该方法首先完成多类特征空间在不同类型SVM核函数中的映射分类,再采用骨干粒子群(BBPSO)优化方法选取最佳核参数,并求解核函数权值系数,最终形成最优核函数组合分类模型。实验结果表明,该方法对多个特征空间数据具有普适性,且融合效果理想,分类精度高于误差反向传播神经网络(BPNN)和SVM识别方法。
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关键词
局部放电
组合核
支持向量机
骨干粒子群
模式识别
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职称材料
题名
基于支持向量机的GIS超高频局部放电模式识别
被引量：
26
1
作者
司良奇
钱勇
白万建
叶海峰
胡岳
盛戈皞
江秀臣
机构
上海交通大学电气工程系电力传输与功率变化控制教育部重点实验室
山东电力集团公司菏泽供电公司
出处
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第11期1-6,共6页
基金
国家高技术研究发展计划(863计划)资助(SS2012AA050803)
上海市科委项目资助(10dz1203000)~~
文摘
局部放电(PD)可以反映气体绝缘组合开关电器(GIS)内部的绝缘缺陷,不同类型的放电对GIS的危害程度存在明显的差异,正确识别GIS的放电类型对于保证GIS安全可靠运行、评估GIS的绝缘状况和制定合理的维修策略具有十分重要的意义。为了研究GIS中不同缺陷所激发的局放信号的特征,设计了4种典型放电缺陷模型来模拟GIS中可能存在的绝缘缺陷,通过试验从超高频(UHF)信号中提取出8个统计特征参数来描述放电的典型特征。基于支持向量机(SVM)算法设计构造了4分类SVM模型,采取投票的方式识别放电类型。实验结果表明,该方法识别率高,能有效识别4种GIS中的典型放电。
关键词
局部放电(
pd
)
气体绝缘组合开关电器(GIS)
绝缘缺陷
支持向量机(
svm
)
模式识别
Keywords
partial discharge （
pd
）
gas insulated switchgear（GIS）
insulation defect
support vector machine （
svm
）
pattern recognition
分类号
TM855 [电气工程—高电压与绝缘技术]
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职称材料
题名
组合核支持向量机在放电模式识别中的优化策略
被引量：
25
2
作者
王瑜
苑津莎
尚海昆
靳松
机构
华北电力大学电气与电子工程学院
东北电力大学电气工程学院
出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第2期229-236,共8页
基金
中央高校基本科研专项资金(2014ZD32
13MS69)
国家自然科学基金(61204027)资助项目
文摘
传统的单一核函数SVM无法实现局部放电中的多特征空间向量的映射分类,且目前SVM大都采用不同尺度的径向基函数作为核函数,核的调整空间较为有限,无法针对不同特征空间的放电参数达到普适的效果。针对上述问题,本文提出一种基于多分组特征的组合核多分类SVM的局部放电识别方法。该方法首先完成多类特征空间在不同类型SVM核函数中的映射分类,再采用骨干粒子群(BBPSO)优化方法选取最佳核参数,并求解核函数权值系数,最终形成最优核函数组合分类模型。实验结果表明,该方法对多个特征空间数据具有普适性,且融合效果理想,分类精度高于误差反向传播神经网络(BPNN)和SVM识别方法。
关键词
局部放电
组合核
支持向量机
骨干粒子群
模式识别
Keywords
pd
,
combined-kernel
,
svm
,
bbpso
,
pattern recognition
分类号
TM855 [电气工程—高电压与绝缘技术]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于支持向量机的GIS超高频局部放电模式识别
司良奇
钱勇
白万建
叶海峰
胡岳
盛戈皞
江秀臣
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2014
26
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职称材料
2
组合核支持向量机在放电模式识别中的优化策略
王瑜
苑津莎
尚海昆
靳松
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2015
25
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职称材料
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