引用本文: | 王辉,郑文栋,黄成军,等.GK模糊分类算法在GIS局部放电模式识别中的应用[J].电力系统保护与控制,2011,39(17):50-54.[点击复制] |
,et al.[J].Power System Protection and Control,2011,39(17):50-54[点击复制] |
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摘要: |
为了分析不同绝缘缺陷所激发的局部放电类型,在GIS内模拟了四种典型缺陷模型,根据局放信号与相位之间的关系,提取脉冲序列、幅值和相位信息,得到Hqmax~Phi、Hqmean~Phi及Hn~Phi等二维相位分布,然后利用统计参数偏斜度Sk、陡峭度Ku、峰值数量Pe及互相关因数CC等获取二维分布正负半周期的特征指纹。介绍一种新型Gustafson-Kessel (GK)模糊分类方法,根据特征指纹对四种缺陷进行分类,最后根据聚类有效性分析,验证了GK分类算法与模糊C-均值(FCM)分类方法都可达到较好的分类效果 |
关键词: 局部放电 GIS 模糊分类 GK分类算法 FCM分类算法 |
DOI:10.7667/j.issn.1674-3415.2011.17.010 |
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