基于PRPD图谱多特征融合的局部放电类型识别研究

局部放电(partial discharge, PD)信号的检测能够为电力系统提供绝缘缺陷诊断和运行状态评估。现有的局部放电类型识别算法难以有效识别相似度较高的绝缘缺陷,限制了其应用范围。为此,提出一种基于PRPD(phase resolved partial discharge)图谱多特征融合的局部放电类型识别算法。该算法利用卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)提取局部放电PRPD图谱图像特征,将图像特征与PD信号统计特征进行有效融合,利用融合特征识别局部放电类型。在实验室环境下建立了4种局部放电模型,并进行了模拟对比实验。实验结果表明,相比传统的支持向量机(support vector machine, SVM)和反向传播神经网络(back propagation neural network, BPNN)算法,所提出方法的正确识别率分别提高了12.82%和19.70%,对相似度较高的缺陷类型也能进行有效识别,算法具有较好的鲁棒性。     

网格化局部自适应DBSCAN聚类算法

经典DBSCAN(density based spatial clustering of applications with noise)算法需要人工指定邻域半径(Eps)和点数阈值(Minpts),且均为全局参数,导致聚类准确率低.针对此问题,为了提高经典DBSCAN聚类算法的聚类准确率,基于网格划分思想,提出了一种...