【摘 要】
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对运行工况下的XLPE电缆气隙放电发展阶段进行准确识别,有利于将电缆故障扼杀在萌芽状态,保障电力系统正常运行。该文首先介绍了模拟XLPE电缆气隙放电的试验平台搭建、缺陷模
【基金项目】
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重庆市基础研究与前沿探索项目(重庆市自然科学基金)(cstc2018jcyjAX0295),重庆市教委科学技术研究项目(KJQN202001146),国家自然科学基金(51607019)资助项目
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对运行工况下的XLPE电缆气隙放电发展阶段进行准确识别,有利于将电缆故障扼杀在萌芽状态,保障电力系统正常运行。该文首先介绍了模拟XLPE电缆气隙放电的试验平台搭建、缺陷模型制作和特征量提取及降维的方法及步骤,基于试验观察和对大量数据样本进行聚类分析,将XLPE电缆气隙放电发展过程分为四个阶段,针对以往XLPE电缆气隙放电阶段识别模型的训练周期长、计算复杂度高和收敛速度慢等问题,该文提出一种经高斯函数加权的改进K-近邻(KNN)分类算法应用于XLPE电缆气隙放电阶段识别。对气隙放电的随机测试样本采用基于二叉
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