【摘 要】
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针对局部放电中可能出现新的不属于已知放电类型的未知样本,提出一种基于变量预测-谷本相似度(VPM-Tanimotosimilarity)的未知类型信号识别方法。构建梯度谱图实现未知信号的
【机 构】
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新能源电力系统国家重点实验室（华北电力大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51677072),中央高校基本科研业务费专项资金项目(2017XS118)资助
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针对局部放电中可能出现新的不属于已知放电类型的未知样本,提出一种基于变量预测-谷本相似度(VPM-Tanimotosimilarity)的未知类型信号识别方法。构建梯度谱图实现未知信号的表达,并使用两个指标来对样本分区域过滤以分离出未知类。首先,构建φ-Δφ、φ-Δu、φ-Δqmax、φ-Δn梯度模式和?-n谱图模式并提取特征。其次,对各已知类放电建立相应的VPM模型组并预测样本的特征向量。再次,计算样本和各已知类放电的Tanimoto相似度,获得与样本最匹配的已知类别。然后,计算识别结果的可靠率(IDA
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