基于散点集分形特征局部放电模式识别研究.pdfVIP

至嘉矗嚣未釜星 电力设备状态检修和在线监测论文集 ：馨嚣嚣 基于散点集分形特征的局部放电模式识别研究① 高 凯谈克雄 李福祺 吴成琦 (清华大学电机系) (东北电力集团公司) 捅 要 车丈舟绍靛点集丹形特征提取丑其用于局部放电模式识导J的有效性．应用敦字化测量装置采集发 电机定于线棒工业仿真模盘的局部放电信号，耨到了放电脉冲序列．在就电量(相位平面上．球冲序列表示为 傲点集．局部放电做点田为升形集．改变观察区域太小，用逐段拟合法确定了丹形无标庄区．井用最小=乘拟 台计算Hausdrofj『维数和信息维教．以丹形肇和敬点集重心坐标掏成放电特征向量．应甩人工种经网络进行垃 电模式识别．慑剐结果表啊该特征向量在救电类型区分和程度封剐方面均具有良好的性能． 关键词 局部放电模式识别丹形蛙无标度区 0前言 高压电气设备较多使用有机绝缘材料，运行过程中绝缘逐渐劣化，在局部强电场作用下， 绝缘薄弱环节会发生局部放电。持续的放电将加速绝缘劣化，导致设备故障．检测局部放电 信号，运用模式识别方法，判断放电模式(类型和程度)，诊断设备绝缘状态，是研究局部放 电模式识别的最终目的。 放电识别方法伴随检测技术的进步而不断发展．早期根据最大放电量或椭圆扫描示波图 目测分类，其有效性依赖于操作者的经验。近年来，数字化测量技术应用于放电检测，可“ 用二维9一q、9一n、q一12谱图，三维f—q—n谱图(f是放电发生时的工频电压相位，q是 放电量，it是每秒内放电次数)，以及放电波形等，表征放电．从谱图中提取的放电特征有；统 计特征、表列数据、曲面拟合参数、分形特征、矩特征等；从波形中提取的特征有：数据序 列压缩参数、脉冲形状参数、AR模型参数、时频联合谱图参数等．采用的识别方法有：距离 归类、人工神经网络、专家系统等．随着特征提取方法和识别分类算法的发展，放电识别的 科学性和有效性不断增强． L．Satish于1995年最早将分形特征应用于放电识别，以9一q—n谱图的分维数和空缺 率为特征量，研究环氧树脂空穴放电的识别FI]。随后，A，Krivda验证了分形特征对空气中 电晕、油中气泡放电、固体介质中空穴放电的识别能力[2]，并指出还应考虑放电的相位信 息．其后，本文作者利用Monte--Carlo方法获得的大量模拟放电数据．研究了放电的分形特 征[3]。首先按照文献[1，2]介绍的方法．以币一q—n谱图为对象提取分维数和空缺率；又 提出一种新的分形特征提取算法．即以放电脉冲序列(f，q)的二维散点分布图为对象提取 7200) @国毫自然科学基盘、东北电力集团公司硅台资助项目(批准号-5963 一109一 Hausdroff维数、信息维数和分布重心；以两种方法提取的分形特征分别构成特征向量，由BP 网络进行模式识别。研究结果显示，以新方法提取的分形特征进行放电模式识别的效果优于 老方法。 本文进一步研究了散点集分形特征提取算法，并尝试对其良好的描述能力作出合理解释， 同时将它应用于发电机线捧工业仿真模型中缺陷放电的识别。以得到对其区分能力的综合评 价。 l工程随机分形对象 分形集一般表现为具有精细结构，其根本特征是具有自相似性一近似自相似或统计自 相似。 1．1无标度医 工程中研究的多为随机分形对象，与数学分形无穷尺度上的自相似不同，工程分形只是 在一定尺度范围内具有自相似性。这个范围称为无标度区，它是研究应用随机分形的基础，只 能根据无标度区的数据提取分维数和其它特征。严格说来，文献[】．2]中的盒维数不是真正 意义上的分形维．因为他们没有考虑无标度区的确定问题，只是在多个盒子尺度L下考察覆 形维。 1．2精细结构 U 厶 伊(o) P(0) (a) (b) 圉l檀放电(a)厦气腺放电(b)散点圉 工程分形必须具有精细结构才能