基于PNN的GIS局部放电模式识别方法

来源 :电气传动 | 被引量 : 0次 | 上传用户：user_lxy

【摘要】

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气体绝缘开关设备(GIS)因绝缘缺陷引起的局部放电特性具有复杂性和分散性,其特征量的选取易产生数据的丢失和冗余,导致故障类型的识别效果不佳。据此,提出了采用线性判别分析(LDA)方法和遗传算法优化概率神经网络结合的局部放电模式识别方法。通过GIS局部放电实验平台模拟了5类典型的GIS局部放电模型,并建立相应的超高频图谱,提取了相关的特征参量;经过线性判别分析降维得到低维的样本空间,并送入到遗传算法优化后的概率神经网络中进行模式识别;分别采用BP神经网络、SVM、概率神经网络、优化概率神经网络4种分类器进行

【作者】

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李君科李明江李德光

【机构】

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黔南民族师范学院计算机与信息学院,洛阳师范学院信息技术学院

【出处】

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电气传动

【发表日期】

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2021年15期

【关键词】

：

气体绝缘开关设备局部放电模式识别线性判别分析遗传算法概率神经网络

【基金项目】

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国家自然科学基金(61802162),贵州省科技厅自然科学基金重点资助项目([2019]1447),贵州省教育厅自然科学基金([2019]071)。

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