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摘要
针对风电场高压电缆局部放电在线监测中脉冲型干扰难以抑制的技术难题,分析了风电场高压电缆局部放电脉冲及各类干扰脉冲的分布特征,并在此基础上,提出了基于无监督聚类算法的风电场局部放电脉冲识别策略。首先对现场多个工频周期的原始脉冲群依次进行自适应、自学习聚类,然后根据聚类结果计算不同脉冲群的三维分布谱图,最后根据不同类脉冲的分布差异有效地识别出局部放电脉冲。该策略不需要脉冲样本知识,面向复杂的电磁干扰环境具有很强的适应性与实用性,某风电场工程应用实践证明了该策略能准确地实现脉冲识别。
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针对风电场高压电缆局部放电在线监测中脉冲型干扰难以抑制的技术难题,分析了风电场高压电缆局部放电脉冲及各类干扰脉冲的分布特征,并在此基础上,提出了基于无监督聚类算法的风电场局部放电脉冲识别策略。首先对现场多个工频周期的原始脉冲群依次进行自适应、自学习聚类,然后根据聚类结果计算不同脉冲群的三维分布谱图,最后根据不同类脉冲的分布差异有效地识别出局部放电脉冲。该策略不需要脉冲样本知识,面向复杂的电磁干扰环境具有很强的适应性与实用性,某风电场工程应用实践证明了该策略能准确地实现脉冲识别。
