【摘 要】
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提出一种基于改进支持向量数据描述(SVDD)算法与马氏距离的未知类型的局部放电(PD)识别方法.首先,采集各个不同类型的放电样本,并提取特征向量构成样本集合;其次,利用SVDD算法求
【机 构】
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新能源电力系统国家重实验室(华北电力大学)
【基金项目】
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国家自然科学基金(51677072);中央高校基本科研业务费专项资金(2017XS118)资助项目
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提出一种基于改进支持向量数据描述(SVDD)算法与马氏距离的未知类型的局部放电(PD)识别方法.首先,采集各个不同类型的放电样本,并提取特征向量构成样本集合;其次,利用SVDD算法求解得出训练样本的超球体中心a和半径R;然后,根据Otsu准则设定双阈值R1和R2,将特征空间划分为三个不同区域;最后,依据不同区域内的判定准则,以马氏距离为判定条件,确定待测样本的放电类型.试验结果表明,该方法对于未知类型的放电样本具有较高的正确识别率,验证了该方法的可行性.
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