基于原始信号多尺度信息的局部放电特征提取与识别

作者：魏占朋; 方静; 林国洲; 李松原; 张华

来源：电力系统及其自动化学报, 2021, 33(11): 44-49.

DOI：10.19635/j.cnki.csu-epsa.000768

• 局部放电
• 原始时域波形
• 谐波小波包变换
• 支持向量机

不同类型的局部放电脉冲,对电缆的危害程度不同,其判断标准也不一样,因此对局放类型的辨识具有重要意义。制作了沿面放电、悬浮放电、针-板放电和自由颗粒放电4种典型的故障缺陷模型,并搭建实验平台测取放电数据。对数据去噪处理后,构建4种放电类型的局部放电相位分布模式PRPD(phase resolved partial discharge),并利用谐波小波包变换对原始局放信号进行分解,提取局放信号的多尺度能量特征参数和多尺度样本熵参数,将它们组成特征向量,送入支持向量机SVM(support vector machine)中进行分类识别。4种放电类型的平均识别率为94.5%,因此利用多尺度参数特征可以有效识别出不同类型的局放信号。

• 单位
  国网天津市电力公司; 国网天津市电力公司电力科学研究院