110kV及以上电缆典型缺陷的智能识别研究

作者:项恩新; 周婉亚; 王科; 王鹏; 刘红文; 杨能; 周群; 雷勇
来源:云南电力技术, 2019, 47(01): 89-91.
DOI:10.3969/j.issn.1006-7345.2019.01.020

摘要

为了提高电力电缆现场测试过程中缺陷类型判断的准确性与灵敏性,通过阻尼振荡波电压法对存在人工缺陷的电缆终端进行局部放电测试,采集不同缺陷下的局部放电信号并提取放电特征量以构造局部放电智能模式识别分类器,经实验验证,所构造的智能模式识别分类器能够在短时间内较准确地判断并输出显示缺陷类型,一定程度上简化了现场检测中的工作量并提高了工作效率。

  • 单位
    四川大学; 云南电网有限责任公司电力科学研究院

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