基于小波包分解的XLPE配电电缆局部放电波形特征提取与识别

作者：罗新; 牛海清; 胡日亮; 刘访; 吴炬卓

来源：高压电器, 2013, 49(11): 110-116+122.

DOI：10.13296/j.1001-1609.hva.2013.11.020

• 局部放电
• 小波包
• 特征向量
• 神经网络
• 模式识别 partial discharge
• wavelet packet
• eigenvector
• neural network
• pattern recognition

XLPE中压电缆局部放电(partial discharge)带电检测获得的信号可能源于电缆本体、电缆终端头,也可能来自于与之连接的开关柜中的电晕放电或表面放电等等。由于不同来源的PD信号,对设备的危害不同,其判断标准也有所不同,故有必要对PD信号来源进行识别。笔者利用小波包分解技术对试验获得的大量PD波形数据进行去噪和特征提取。使用PD信号在不同尺度下的能量谱、Shannon熵、对数能量熵以及1.5阶标准熵组成4组特征向量;将提取出的特征向量分别作为BP神经网络分类器的输入,对PD信号进行识别,并得到以下结论:以提取的各特征向量对PD信号进行识别,平均识别率均在90%附近;能量谱、Shann...

• 出版日期2013
• 单位广东电网公司; 华南理工大学