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基于artnn的gis绝缘故障识别新方法 new artnn-based algorithm for pattern recognition of insulation defect in gis
第33卷第12期 高电压技术 VoL33No．12 2007年12月 HighVoltageEngineering Dec． 2007 ·75· 基于ARTNN的GIS绝缘故障识别新方法 肖 燕1’2，胡 浩1，郁惟镛1 摘要：为根据局部放电信号识别早期的GIS绝缘故障缺陷类型，提出了一种利用ART神经网络在线识别GIS 绝缘故障类型的新方法。较之常用BP神经网络，该法训练时间短、所需样本少、权值稳定、不存在局部收敛，故更 适于在线识别。网络的输入量为一个工频周期内局部放电脉冲重复率、主频率、阻尼系数、放电量、放电相位分布。 利用5种GIS绝缘缺陷类型的实验所得数据对ART神经网络进行训练及验证，证明该法的缺陷类型正确识别率 可98％，在G1S绝缘故障类型的在线模式识别中具有广泛的前景。 关键词：局部放电；神经网络；自适应谐振理论(ART)；GIS；模式识别；ART2一A 中图分类号：TM85 文献标志码：A 文章编号：1003—6520l2007)12-0075—05 NewARTNN-basedforPattern Algorithm Recognition ofInsulationDefectinGIS XIAOYanl～，HUHa01，YU Wei—yon91 Electrical (1．Dept．of 200240，China； Engineering，ShanghaiJiaotongUniversity，Shanghai 2．ResearchCenterofABBChina 100016，China) Co．I。td．，Beijing Abstract：Anewon—line methodforGISinsulationdefectis basedonthe Res— patternrecognition proposed Adaptive onance Neural withBack methodhas Theory Propagation(BP)NN，the Network(ARTNN)．Compared proposed somemeritsof as of better of suchshorter number performancerecognition learningtime，less trainingsamples，sta— bilizationof nolocalextremum．ThevectorconsistsofthePartial charac— weight，and input Discharge(PD)pulses numbersof rateof of of ofPD ters。e．g．the PD。quantityPD，phasePD，characteristicfrequency PD
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