基于拉曼光谱和改进KNN算法的油纸绝缘设备老化阶段判别

作者：赵金勇^*; 周永阔; 陈钰; 韩丙光; 杨定坤

来源：光散射学报, 2020, 32(02): 142-147.

DOI：10.13883/j.issn1004-5929.202002008

• 拉曼光谱
• 油纸绝缘
• 热老化
• 光谱分析
• KNN
• 老化诊断

电力变压器是电力系统中不可或缺的核心组成。油纸绝缘设备运行老化的过程中,绝缘油或纸在电或热的作用下发生分解产生如糠醛、丙酮、甲醇、CO、CO2等各种反映绝缘老化状态的特征物质,并溶解于油中,使绝缘油中蕴含大量油纸绝缘老化信息。为了对油纸绝缘老化阶段进行有效诊断,本文通过加速热老化试验,获取了大量老化油样,根据老化天数将样本分为12类,并通过拉曼光谱获取了230张拉曼谱图。通过KNN算法,利用皮尔森相关系数对待测样本类别进行了预测,之后对模型引入欧几里得距离,对KNN算法进行了改进,使预测正确率达到了87.92%,并且降低了类别预测偏差。

• 单位
  重庆大学; 国网山东省电力公司德州供电公司