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基于Gabor变换的GIS设备典型放电缺陷识别

Recognition of Typical Discharge Defects in Gas Insulated Switchgear Equipment Based on Gabor Transform

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气体绝缘组合开关设备(Gas Insulated Switchgear,GIS)是电力系统中的关键设备,通过局部放电信号获取GIS设备内部绝缘缺陷的放电类型对于故障诊断和预警至关重要.通过试验提出了一种GIS设备不同放电缺陷类型的识别方法,首先搭建了GIS内典型缺陷模型并使用特高频传感器获取局部放电信号,随后对GIS局部放电的三维PRPS图谱进行Gabor变换,并对分解图提取纹理和形状特征量.使用层次聚类法对提取的特征量进行聚类分析,聚类结果表明特征量与缺陷的放电特征具有较好的关联程度,验证了根据PRPS图谱经Gabor变换后提取特征量对典型缺陷进行识别的可行性.基于此,对不同典型放电缺陷使用不同种类的机器学习算法对放电类型进行识别.结果表明:多种机器学习算法对3种典型放电类型的识别准确率较高,PRPS图谱经Gabor变换后提取出的特征量能够较好地反映放电特征,具有较高的区分度,该诊断方法能对GIS故障预警提供可靠的参考依据.

李杰、汪鹏、孙景文、孙艳迪、孙承海

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国网山东省电力公司电力科学研究院,山东 济南 250003

GIS设备 局部放电 Gabor变换 聚类分析 模式识别 机器学习

国家电网山东省电力公司科技项目

2021A-076-GIS

2022

山东电力技术
山东电机工程学会 山东电力研究院

山东电力技术

影响因子：0.289
ISSN：1007-9904
年,卷(期)：2022.49(2)
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