基于统计参数的自适应网络推理系统在局部放电缺陷识别中的应用.pdf

第46卷 第9期 高压亡譬 V01．46No．9 ·56· 2010正 09月 HigllVoltageApparatus Sep． 2010 基于统计参数的自适应网络推理系统在 局部放电缺陷识别中的应用 郭灿新-， 钱 勇1， 贾 晶2， 黄成军1， 姚林朋1， 江秀臣1 (I．上海交通大学电气工程系，上海200240；2．山东理工大学，山东淄博255091) 摘要：高压电力设备在发生绝缘劣化的早期。内部会出现局部放电现象，笔者依据检澍得到的局放信号，提出了采用基于统计 参数的自适应网络推理系统进行绝缘缺陷模式识别的方法。自适应网络推理系统是神经网络和模糊逻辑的结合．通过模糊逻 辑进行识别系统建模．利用神经网络训练系统参数。设计并实验了4种绝缘缺陷模型。对多周期的局放信号进行相位分布及幅 值分布统计。提取表征局放特性的统计参数，总结了不同缺陷模型局放特征的区别。实际的检测结果表明，经过训练后的局放 缺陷识别系统，能够有效地对各种缺陷的样本数据进行分类。达到良好的识别效果。 关键词：局部放电；绝缘缺陷；模式识别；自适应网络推理系统；统计参数 中图分类号：TM247 文献标志码：A 文章编号：1001．1609(2010)09．0056．05 ofANFIStoPartial Defect Application DischargeRecognition BasedonStatisticalParameters GUO Xiu—chenl Can—xinl，QIANYon91，JIAJin92，HUANGCheng-junl，YAOLin—pen91，JIANG of Electrical 200240，China； (1．Department Engineering，ShanghaiJiaotongUniversity，Shanghai of 2．ManagementSchool，ShandongUniversityTechnology，Zibo255091，China) Abstract：Partial atthe ofinsulation in the early degradationpower classify discharge(PD)phenomenonhappens stage apparatus．To insulationdefect the PD inference onstatistical to neuro-fuzzy accordingacquiredsignals，anadaptive system(ANFIS)based are introducedtothePD structureofANFISismodeled anduainedneural parameters patternrecognition．The byfuzzylogic by network．Fourofinsulationdefectmodelsare and statistical areextractedfromthetestedPD types designedtest