清華大學(xué)GIS局部放電在線檢測技術(shù)調(diào)研報告.doc

GIS 局部放電在線檢測技術(shù)局部放電在線檢測技術(shù) 調(diào)研報告調(diào)研報告 清華大學(xué)電機(jī)系清華大學(xué)電機(jī)系 1 GIS 局部放電檢測技術(shù)局部放電檢測技術(shù) 目錄目錄 第一章第一章 GIS 局部放電檢測方法局部放電檢測方法 2 1 1 局部放電對局部放電對 GIS 絕緣的危害絕緣的危害 2 1 2 GIS 局部放電的檢測方法局部放電的檢測方法 3 1 2 1局部放電的電脈沖檢測 4 1 2 2局部放電的超聲檢測 4 1 2 3局部放電的特高頻檢測 5 第二章第二章 GIS 局部放電特高頻檢測技術(shù)局部放電特高頻檢測技術(shù) 7 2 1 特高頻檢測技術(shù)現(xiàn)狀特高頻檢測技術(shù)現(xiàn)狀 7 2 2 特高頻法檢測系統(tǒng)特高頻法檢測系統(tǒng) 8 2 2 1特高頻傳感器 8 2 2 2特高頻信號的采集和分析 10 第三章第三章 局部放電嚴(yán)重程度判定局部放電嚴(yán)重程度判定 12 3 1 監(jiān)測信號的趨勢分析監(jiān)測信號的趨勢分析 12 3 2 局部放電量定性校準(zhǔn)局部放電量定性校準(zhǔn) 12 第四章第四章 局部放電模式識別局部放電模式識別 14 4 1 局部放電特征參數(shù)局部放電特征參數(shù) 14 4 1 1局部放電統(tǒng)計特征 14 2 4 1 2威布爾參數(shù) 16 4 1 3時頻分析特征 17 4 1 4分形特征 18 4 1 5基于移動時間窗的特征提取 19 4 1 6自回歸模型參數(shù) AR模型系數(shù) 19 4 2 局部放電識別方法局部放電識別方法 20 4 2 1距離分類法 20 4 2 2線性及非線性分類器 22 4 2 3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 23 4 2 4模糊概率論識別法 83 25 第五章第五章 局部放電源定位局部放電源定位 26 5 1 信號幅值比較法信號幅值比較法 26 5 2 時差定位法時差定位法 26 5 2 1等時差定位法 26 5 2 2信號初始峰值法 27 5 2 3相關(guān)法 27 5 2 3能量累積法 28 第六章第六章 GIS 局部放電檢測相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)局部放電檢測相關(guān)標(biāo)準(zhǔn) 29 參考文獻(xiàn)參考文獻(xiàn) 30 3 第一章第一章 GIS 局部放電檢測局部放電檢測方法方法 上世紀(jì) SF6氣體絕緣組合電器設(shè)備 Gas Insulated Switchgear GIS 的使用 對傳統(tǒng)敞開式高壓輸變電裝置而言是一次巨大的革命 GIS 自從問世以來發(fā)展非 常迅速 得到了越來越廣泛的應(yīng)用 1 GIS 具有較高的安全可靠性 是免維護(hù)設(shè) 備 然而 在 GIS 制造 安裝 運(yùn)行和檢修過程中 仍有可能產(chǎn)生一些絕緣缺陷 導(dǎo)致絕緣故障 GIS 局部放電在線檢測能夠幫助及時發(fā)現(xiàn) GIS 的絕緣缺陷 避免 事故的發(fā)生 提高 GIS 的安全運(yùn)行水平 目前 不斷有 GIS 達(dá)到規(guī)定的免維護(hù)運(yùn)行年限 如何進(jìn)行這些設(shè)備的維護(hù)已 是實(shí)際面臨的迫切問題 GIS 的安裝特點(diǎn)和變電站現(xiàn)場的電磁環(huán)境限制了常規(guī)局 部放電試驗(yàn)的應(yīng)用 使得現(xiàn)場條件下對 GIS 局部放電檢測和定位難以有效進(jìn)行 GIS 局部放電在線檢測能夠彌補(bǔ)常規(guī)局部放電試驗(yàn)的不足 為 GIS 局部放電檢測 和定位提供了新的技術(shù)手段 基于局部放電在線檢測 可以實(shí)現(xiàn) GIS 的狀態(tài)維修 在充分掌握設(shè)備實(shí)際狀況的基礎(chǔ)上 能夠制定更為合理的運(yùn)行方案和檢修策略 以便在系統(tǒng)安全性最優(yōu)的條件下充分挖掘設(shè)備潛力 延長其服役期限和使用壽命 降低設(shè)備全壽命周期費(fèi)用 1 1 局部放電對局部放電對 GIS 絕緣的危害絕緣的危害 如果 GIS 絕緣結(jié)構(gòu)中存在局部電場集中 或因制造工藝不完善 絕緣材料老 化 機(jī)械破壞等原因在絕緣中形成缺陷 則在 GIS 運(yùn)行時絕緣中的這些部位就容 易發(fā)生局部放電 局部放電雖然只是絕緣局部發(fā)生擊穿 但每次放電對絕緣都會 造成一定程度的損傷 造成損傷的原因包括 放電導(dǎo)致介質(zhì)局部溫度上升 加速 材料的氧化過程 放電產(chǎn)生的帶電粒子撞擊介質(zhì) 是分子結(jié)構(gòu)斷裂 放電產(chǎn)生的 腐蝕性產(chǎn)物與介質(zhì)化學(xué)反應(yīng) 使介質(zhì)的電氣 機(jī)械性能下降 所以為了保證電氣設(shè)備在運(yùn)行中的可靠性 通常需要盡量避免絕緣介質(zhì)中局 部放電的發(fā)生 或只允許有輕微的局部放電 局部放電對絕緣造成的破壞作用可 以歸納如圖 1 所示 4 圖 1 局部放電對絕緣的破壞作用 1 2 GIS 局部放電的檢測方法局部放電的檢測方法 GIS 局部放電試驗(yàn)是采用專用的檢測儀器對 GIS 在承受高壓作用時產(chǎn)生的局 部放電信號進(jìn)行的探測或測量 高靈敏度的局部放電試驗(yàn)?zāi)馨l(fā)現(xiàn) GIS 絕緣系統(tǒng)的 微小缺陷 是出廠試驗(yàn)的重要項目 局部放電試驗(yàn)起源于 20 世紀(jì) 40 年代對高壓設(shè)備無線電干擾性質(zhì)的研究 原 稱為電暈試驗(yàn) 后來規(guī)定只有大氣中的局部放電才稱為電暈 對一般絕緣的局部 放電試驗(yàn)不再用電暈試驗(yàn)的名稱 局部放電試驗(yàn)技術(shù)經(jīng)幾十年發(fā)展已日臻成熟 國際電工委員會 IEC 第 60270 號出版物對該試驗(yàn)驗(yàn)技術(shù)已作詳細(xì)規(guī)定 局部放電試驗(yàn)電壓根據(jù)被試設(shè)備的技術(shù)規(guī)范而定 通常在最高工作電壓的 1 1 1 5 倍的范圍內(nèi) 考慮到實(shí)際運(yùn)行中會出現(xiàn)過電壓激發(fā)起局部放電 而后在 運(yùn)行電壓下放電并不熄滅的情況 因此在試驗(yàn)中也規(guī)定短時增加更高電壓 然后 降回到試驗(yàn)電壓下持續(xù)一段時間進(jìn)行測試 允許的局部放電量的標(biāo)準(zhǔn)因設(shè)備而異 對于工作場強(qiáng)很高 絕緣材料易在局部放電作用下?lián)p傷的設(shè)備 例如 GIS 限制 非常嚴(yán)格 出廠試驗(yàn)要求局部放電不得大于 10pC 局部放電會產(chǎn)生下述效應(yīng) 在提供電壓的電回路中產(chǎn)生電脈沖信號 在 介質(zhì)中產(chǎn)生功率損耗 在紫外可見光波段直至無線電頻率范圍內(nèi)有電磁輻射 聲輻射 材料受放電作用后的化學(xué)變化 針對不同的放電效應(yīng)有不同的試驗(yàn) 方法 均能從不同側(cè)面反應(yīng)局部放電的狀況和程度 目前比較行之有效的檢測方 法是對局部放電脈沖 超聲波和特高頻電磁輻射信號進(jìn)行探測 5 1 2 1 局部放電的電脈沖檢測 伴隨著絕緣介質(zhì)中局部放電的產(chǎn)生 放電電荷的轉(zhuǎn)移將在放電回路中形成脈 沖電流信號 可通過測量被檢測設(shè)備外電路中所流過的脈沖電流來檢測放電信號 局部放電的電脈沖測量有兩種基本電路 直接測量電路 平衡測量電路 放放大大 濾濾波波 Cx ZD Ck 高壓電源 耦合電容 檢測阻抗 被試品 電源阻抗 放放大大 濾濾波波 Cx ZD Ck 高壓電源 耦合電容 檢測阻抗 被試品 電源阻抗 a 電流脈沖檢測b 電壓脈沖檢測 圖 2 直接測量電路 該方法技術(shù)成熟 應(yīng)用廣泛 已經(jīng)形成了專業(yè)標(biāo)準(zhǔn) GB T7354 2003 和 IEC60270 2000 電脈沖法通過對視在放電量的定量測量能更直觀地反映設(shè)備內(nèi) 部局部放電的嚴(yán)重程度 是 GIS 出廠試驗(yàn)的重要檢驗(yàn)手段 GIS 出廠時所進(jìn)行的局部放電試驗(yàn)是在試驗(yàn)室良好屏蔽的環(huán)境下對設(shè)備分段 進(jìn)行的 試驗(yàn)中設(shè)備具有唯一的接地點(diǎn) 放電量要求小于 10pC 但對于已安裝 或已投運(yùn)的 GIS 則采用脈沖電流法檢測局部放電可行性不大 主要原因在于 GIS 包含設(shè)備眾多 體積龐大 為了保證其運(yùn)行可靠性 避免故障或操作過程中 表面地電位的明顯升高 GIS 采用多點(diǎn)接地結(jié)構(gòu) 這就大大降低了設(shè)備接地回路 中電流法測量點(diǎn)的靈敏度 另一方面 GIS 對局部放電的耐受水平低 由于脈沖電 流法的抗干擾能力有限 在電站現(xiàn)場強(qiáng)烈干擾的環(huán)境下 難以檢測到 10pC 以下 的局部放電 因此對于運(yùn)行中的 GIS 不宜采用脈沖電流法進(jìn)行在線監(jiān)測或帶電測 量 1 2 2 局部放電的超聲檢測 超聲波法局部放電檢測是一種對GIS非常重要的非破壞性檢測手段 最初的 超聲法檢測是基于超聲脈沖回波技術(shù) 主要應(yīng)用于材料內(nèi)部裂紋的無損檢測 近 幾年來聲發(fā)射技術(shù) AE 得到了更廣泛的應(yīng)用 GIS內(nèi)部發(fā)生局部放電時會發(fā)出 超聲波 不同結(jié)構(gòu) 環(huán)境和絕緣狀況產(chǎn)生的聲波頻譜差異很大 GIS 中沿SF6氣 體傳播的只有縱波 而沿GIS殼體則既可以傳播橫波也可以傳播縱波 并且衰減 很快 檢測的靈敏度較低 局部放電超聲信號的主頻帶約集中在20 500kHz范圍 6 內(nèi) GIS 中的局部放電可以看作以點(diǎn)源的方式向四周傳播 由于超聲波的波長較 短 因此它的方向性較強(qiáng) 從而它的能量較為集中 可以通過殼體外部的超聲傳 感器采集超聲放電信號進(jìn)行分析 利用局部放電過程中產(chǎn)生的聲發(fā)射信號對其進(jìn)行檢測具有以下優(yōu)點(diǎn) 可以對 運(yùn)行中的設(shè)備進(jìn)行實(shí)時檢測 可以免受電磁干擾的影響 利用聲波在介質(zhì)中的傳 播特性可以對局部放電源進(jìn)行定位 聲波定位是通過測量聲波傳播的時延來確定 局部放電源的位置 在實(shí)驗(yàn)室條件下 運(yùn)用聲波測量法可以對10pC的局部放電做 出準(zhǔn)確的檢測和定位 而在現(xiàn)場應(yīng)用時 卻遠(yuǎn)不能達(dá)到如此高的精度 主要原因 在于 GIS內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜 通常存在多種聲傳播介質(zhì) 如盆式絕緣子 SF6氣體絕 緣和金屬構(gòu)件等 它們的介質(zhì)聲速差異很大 這樣就會造成沿不同路徑傳播速度 并不相同 因此按照等速時差進(jìn)行定位就會產(chǎn)生較大的誤差 超聲在傳播過程中遇到障礙會產(chǎn)生一系列的反射和折射 易受現(xiàn)場周圍環(huán)境 的影響 在 GIS 內(nèi) SF6的聲波吸收率相對很強(qiáng) 其值為 26 dB m 類似條件下空 氣僅為 0 98 dB m 并且隨頻率增大而增加 放電所產(chǎn)生的超聲波傳播到 GIS 殼體上時 會發(fā)生反射和折射 而且通過絕緣子時衰減也非常嚴(yán)重 所以常常無 法檢測出某些缺陷 如絕緣子中的氣隙 引起的局部放電 而且由于超聲傳感器 檢測有效范圍較小 在局部放電檢測時 傳感器的有效傳感范圍較小 需對 GIS 進(jìn)行逐點(diǎn)探查 檢測的工作量很大 目前主要用于 GIS 的帶電檢測 為了保證足 夠的靈敏度 需要設(shè)置數(shù)量巨大的測點(diǎn) 所以并不適用于在線監(jiān)測方式 1 2 3 局部放電的特高頻檢測 局部放電是電氣絕緣中局部區(qū)域的電擊穿 伴隨有正負(fù)電荷的中和 從而產(chǎn) 生寬頻帶的電磁暫態(tài)和電磁波 不同類型局部放電的電擊穿過程不盡相同 產(chǎn)生 不同幅值和陡度的脈沖電流 因此產(chǎn)生不同頻率成分的電磁暫態(tài)和電磁波 例如 空氣中電暈放電所產(chǎn)生的脈沖電流具有比較低的陡度 能夠產(chǎn)生比較低頻率的電 磁暫態(tài) 主要分布在 200MHz 以下 相比之下 固體絕緣和 SF6氣體中發(fā)生的局 部放電所產(chǎn)生的脈沖電流則具有比較高的陡度 所產(chǎn)生的電磁暫態(tài)的頻率能夠達(dá) 到 1GHz 以上 所謂局部放電特高頻 Ultrahigh frequency UHF 測量 即在 UHF 0 3 3GHz 頻段接收局部放電所產(chǎn)生的電磁脈沖信號 實(shí)現(xiàn)局部放電檢測 采用特高頻測量能夠提高局部放電現(xiàn)場測試的抗干擾性能 主要原因如下 1 電氣設(shè)備內(nèi)部的局部放電信號能夠達(dá)到 UHF 頻段 而電力系統(tǒng)中的電磁干 擾信號 如空氣中的電暈放電 一般低于 UHF 頻段 所以 UHF 傳感可以避開干 擾頻段 2 即使電氣設(shè)備相鄰區(qū)域存在 UHF 干擾 由于 UHF 信號傳播時衰 7 減較快 其影響范圍較小 不會產(chǎn)生遠(yuǎn)距離的干擾 因此 在 UHF 頻段進(jìn)行局 部放電信號傳感 能夠獲得較高的信噪比 采用特高頻測量能夠?qū)崿F(xiàn)局部放電源的空間定位 UHF 信號傳播過程中衰 減比較快 離開放電源的距離不同 探測到的放電信號的幅值將顯著下降 因此 通過比較 UHF 信號的幅值可以進(jìn)行放電的大致定位 局部放電的 UHF 電磁脈沖 具有 ns 時間量級的上升沿 采用多個 UHF 傳感器同時測量 能夠得到 ns 量級 準(zhǔn)確度的脈沖時差 基于此時差測量 可實(shí)現(xiàn)對放電源的準(zhǔn)確定位 在局部放電特高頻測量過程中 變電站的所有金屬物體將會對特高頻傳感器 產(chǎn)生二次感應(yīng) 當(dāng) UHF 傳感器靠近這些金屬物體時 通過二次感應(yīng) 可以接收 到增強(qiáng)了的局部放電信號或電磁干擾信號 二次感應(yīng)能夠顯著增大局部放電檢測 的靈敏度 同時也能夠增大電磁干擾信號的影響 圖 3 電磁波接收二次感應(yīng)原理圖 研究表明 1GHz 的電磁波在直徑為 0 5m 的 GIS 內(nèi)傳播所產(chǎn)生的衰減只有 3 5dB km 3 因此在用波導(dǎo)理論進(jìn)行局部放電測量時可以不考慮這種衰減 GIS 的 盆式絕緣子 拐彎結(jié)構(gòu)和 T 型接頭 隔離開關(guān)及斷路器等波阻抗不連續(xù)點(diǎn)是特高 頻信號衰減的主要原因 絕緣子處的能量衰減約為 3dB T 型接頭處的能量衰減 則可達(dá)到 10dB 4 5 根據(jù) GIS 中電磁波的傳播特點(diǎn) 利用特高頻檢測的主要優(yōu)點(diǎn)如下 a 抗干擾能力強(qiáng) 由于一般空氣電暈干擾的頻率較低 90 并具有較強(qiáng)的抗干擾能力 文獻(xiàn) 40 指出 分形特征由于其模式描述和區(qū)分能力強(qiáng) 特征參數(shù)少在局部 放電圖譜特征量提取中得到廣泛應(yīng)用 取得了一定的成果 但是單一的分形維數(shù) 20 是從圖像的整體來揭示圖像的本質(zhì) 忽視了圖像的局部特征 所以對于不同的分 形體其分形體維數(shù)可能很接近 甚至完全相同 因此采用單一維數(shù)作為描述局部 放電信號的特征是不夠的 該文提出了一種基于多重分形特征的 GIS 局部放電 圖譜特征提取方法 對局放圖像求取了相應(yīng)的差盒維數(shù) 多重分形維數(shù)及放電 重心特征 最后將提取的特征量通過 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類 識別結(jié)果顯示本文方 法有效地提高了 GIS 局部放電 4 種缺陷的識別率 4 1 5 基于移動時間窗的特征提取 所謂時間窗 就是對數(shù)據(jù)集進(jìn)行截取 提取時間窗內(nèi)的數(shù)據(jù)來進(jìn)行處理 忽 略時間窗外的數(shù)據(jù) 在施加時間窗之后 就可以針對時間窗內(nèi)的數(shù)據(jù)信息 采用 信號處理方法對該局部信號進(jìn)行詳細(xì)分析與處理 在實(shí)時數(shù)據(jù)處理中的數(shù)據(jù)是實(shí) 時采集的 而在施加時間窗之后 每次只處理時間窗內(nèi)的數(shù)據(jù) 故必須處理時間 窗的移動問題 在移動時間窗中 最重要的問題是時間步長的選取 太小的步長 將減少信號處理的效率 而太大的步長容易丟失數(shù)據(jù)信息 一般要求時間窗與 步長的比值遠(yuǎn)大于 1 通常根據(jù)實(shí)際應(yīng)用來選擇 41 文獻(xiàn) 41 該文通過對局部放電數(shù)據(jù)施加時間窗 解決了直流局部放電中沒有 相位信息的不足 并通過時間窗的移動實(shí)現(xiàn)局部放電的在線監(jiān)測 文中把時間窗 寬度設(shè)置為步長的整數(shù)倍 提出計算時間窗內(nèi)局部放電特征參數(shù)的遞推算法 實(shí) 驗(yàn)結(jié)果表明 文中提出的方法能夠提取局部放電的特征信息 所得到的特征量能 夠很好地表征電氣設(shè)備的絕緣性能 為電氣設(shè)備絕緣在線監(jiān)測提供了理論依據(jù) 同時文中指出 該方法只能提取用于電氣設(shè)備絕緣性能判別的特征量即故障診斷 而不能識別局部放電的類型即模式識別 4 1 6 自回歸模型參數(shù) AR 模型系數(shù) AR 模型是一種全極點(diǎn)數(shù)學(xué)模型 其基本思想就是假定所研究的過程 x n 是由一個輸入序列 u n 激勵一個線性系統(tǒng) H z 的輸出 2 12 1 1 1 p k k k H za z 為一線性移不變的離散因果系統(tǒng) 然后用已知的序列x n 及其自相關(guān)函數(shù)rx m 來估計H z 的參數(shù) 以此系數(shù)來表示x n 的性質(zhì) AR模型是根據(jù)波形模擬均方 誤差為最小原則建立的 模型的系數(shù)ak代表了波形在二階統(tǒng)計特性上的特征 14 由于模型系數(shù)是由輸入放電波形數(shù)據(jù)序列唯一確定的 因此可以利用AR模型模擬 21 放電脈沖 以模擬的模型系數(shù)作為脈沖波形的特征量 26 AR 模型系數(shù)的求解方法很多 有自相關(guān)求解法 改進(jìn)的自相關(guān)法 協(xié)方差法 Burg方法等等 文獻(xiàn) 42 中采用的是Burg方法 Burg算法應(yīng)用線性預(yù)測理論 直 接以采集得到的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ) 避開了估計自相關(guān)函數(shù)這一步 其預(yù)測系數(shù)的確定 標(biāo)準(zhǔn)為前后向的預(yù)測誤差功率之和為最小 而不是象自相關(guān)法那樣僅令前向預(yù)測 誤差為最小 同時誤差在計算過程中不受窗函數(shù)的影響 因而大大提高了計算結(jié) 果的準(zhǔn)確程度 此外模型系數(shù)的計算采用了Levinson Durbin算法 層層遞推 計 算速度很快 由于局部放電的復(fù)雜性 以及某些類放電波形的相似性 單單用AR 模型系 數(shù)作為特征量會導(dǎo)致對某類放電的識別率不高 為達(dá)到更好的識別效果 可結(jié)合 其它一些特征量 進(jìn)一步突出波形的某些特征 綜合在一起進(jìn)行放電模式識別 實(shí)際識別效果表明 加入脈沖存在時間這個時域特征量 對提高識別率是非常 有幫助的 42 4 2 局部放電識別方法局部放電識別方法 局部放電類型識別主要依據(jù)放電信號的波形特征 通常特高頻檢測裝置的生 產(chǎn)廠商會提供典型類型局部放電的信號波形圖 這些波形來自于實(shí)驗(yàn)室模擬試驗(yàn) 和已被驗(yàn)證了的現(xiàn)場檢測結(jié)果 構(gòu)成典型模式樣本庫 在局部放電在線檢測中 如果檢測到放電信號 并確定為 GIS 內(nèi)部的局部放 電 則可以將所測波形和典型模式樣本進(jìn)行比較 確定其局部放電的類型 局部 放電類型識別的準(zhǔn)確程度取決于經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)的不斷積累 目前尚未達(dá)到完善的程 度 在實(shí)際檢測中 以往主要采用目測比較的方式 對使用者的專業(yè)水平和現(xiàn)場 經(jīng)驗(yàn)要求很好 判斷結(jié)果具有很強(qiáng)的主觀性 隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展 基于統(tǒng) 計識別 線性分類器 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等自動診斷系統(tǒng)得到廣泛的應(yīng)用 大大提高 了放電缺陷識別的準(zhǔn)確性和客觀性 4 2 1 距離分類法 基于距離的模式歸類法依據(jù)待檢模式與樣本之間的距離判別模式匹配的程度 距離越小則模式匹配程度越高 根據(jù)聚類分析算法中對于距離的不同定義 基于 距離的模式分類方法有很多種 局部放電模式識別中常用的有最小距離法 趨中 心度法和最近鄰法 51 53 1 最小距離法最小距離法 22 根據(jù)最近鄰法則 特征空間中相對聚合在一起的樣本應(yīng)屬于同一模式 樣本 的聚合程度可以由其距離反映 某類的標(biāo)準(zhǔn)樣本由訓(xùn)練樣本的平均值代表 最小 距離分類通過定義待分類點(diǎn)到各類標(biāo)準(zhǔn)樣本的距離 將其歸入到距離最小的一類 最小距離分類器是一種基于向量空間模型的分類算法 相對于最大相似度方法 最近鄰法 最小距離分類器的速度優(yōu)勢很明顯 經(jīng)常被選擇應(yīng)用在有實(shí)時要求的 系統(tǒng)中 最小距離分類器的明顯缺陷是 當(dāng)訓(xùn)練集合在特征空間中沒有良好聚類 時 其分類性能較差 但是在某些領(lǐng)域 最小距離分類器的性能可與貝葉斯方法 決策樹等相競爭 甚至表現(xiàn)出更優(yōu)越的性能 比如在圖像處理和文本分類領(lǐng)域 最小距離分類器或其改進(jìn)算法被普遍應(yīng)用 2 趨中心度法趨中心度法 趨中心度法以馬氏距離的大小衡量模式匹配的程度 先計算出待檢樣本與 各樣本的馬氏距離 然后轉(zhuǎn)換為趨中心度 待檢樣本被歸類為最大趨中心度對應(yīng) 的樣本放電模式 假設(shè)有N 個樣本特征量且服從正態(tài)分布 則該放電模型的樣本 可由樣本特征量的平均值Mp 和協(xié)方差矩陣C p 表示 由概率論與數(shù)理統(tǒng)計的知 識可以推斷 馬氏距離遵循自由度為N 的 2 分布 由 2分布函數(shù)表中查得概率 p 由此可以計算出趨中心度 趨中心度為樣本區(qū)域中離待檢樣本比離區(qū)域中心 近的樣本點(diǎn)的百分?jǐn)?shù) 即 CS p 1 p 100 3 1 顯然 馬氏距離越小 趨中心度越大 待檢樣本與樣本中心的距離越近 同最小 距離法類似 也可以根據(jù)趨中心度的最大值和次大值判定識別的可靠性 3 最近鄰法最近鄰法 最近鄰法與前兩種距離分類器不同 最近鄰法將全部樣本都作為標(biāo)準(zhǔn)樣本 最近鄰法的基本原理為 設(shè)有p 類樣本 每類有標(biāo)明類別樣本Ni 個 i 1 2 c 定義判別函數(shù)為 k 1 2 Ni 3 2 min k ii d xxx 式中 的下標(biāo)表示第 i 類 上標(biāo)表示第 i 類Ni 樣本中的第k 個 k i x 決策規(guī)則為 若 k 1 2 p 則決策x屬于第j類模式 min k ii d xxx 從以上的介紹中可以看出 基于距離的模式分類方法 其前提都是假設(shè)樣本服 從正態(tài)分布 而且都需要估計樣本概率分布情況 包括平均值 標(biāo)準(zhǔn)差和協(xié)方差 屬于確定性算法 具有自身無法克服的弱點(diǎn) 分類識別能力有待進(jìn)一步提高 23 4 2 2 線性及非線性分類器 線性方法與非線性方法都在特征抽取中得到了廣泛應(yīng)用 其中 主分量分 析 PCA 或者K L 變換 方法 Fisher 鑒別分析方法及其推廣算法 包括 Foely Sammon鑒別分析方法 不相關(guān)鑒別分析方法以及核鑒別分析方法 是其中研究 得較多的特征抽取方法 1 主分量分析主分量分析 主分量分析 PCA 或者K L 變換 54 是研究多個數(shù)值變量間相關(guān)性的一種多 元統(tǒng)計方法 在基本保持原變量信息不變的前提下 能通過原變量的少數(shù)幾個線 性組合來代替原變量并揭示原變量之間關(guān)系 PCA 的兩大優(yōu)點(diǎn)是 一 消除了 模式樣本之間的相關(guān)性 二 實(shí)現(xiàn)了模式樣本的維數(shù)壓縮 K L 變換能將高維的 模式樣本壓縮為更易于處理的低維樣本 換而言之 PCA 給出了高維數(shù)據(jù)的一 種簡約的表示 由于以上優(yōu)點(diǎn) PCA 廣泛地應(yīng)用于模式識別 數(shù)據(jù)壓縮等領(lǐng)域 PCA 能夠提取均方誤差最小意義最佳表達(dá)數(shù)據(jù)的特征 然而該特征并不一定是 最有利于分類的特征 2 Fisher 線性判別線性判別 在模式識別領(lǐng)域中 Fisher 線性判別方法 Fisher discriminat analysis FDA 有 著重大的影響 其基本思想是 選擇使得Fisher 準(zhǔn)則函數(shù)廣義Rayleigh熵達(dá)到最 大值的向量 稱最優(yōu)鑒別向量 作為最優(yōu)投影方向 從而使得高維輸入空間中的模 式樣本在該軸投影后 類間散度達(dá)到最大的同時類內(nèi)散度達(dá)到最小 關(guān)于線性鑒別分析 LDA 的研究應(yīng)追溯到Fisher發(fā)表的經(jīng)典論文 55 在 Fisher 思想的基礎(chǔ)上 Wilks 等創(chuàng)立了經(jīng)典的Fisher 線性鑒別分析 56 57 在1975 年 由Foley 和Sammon提出了另一種基于Fisher 準(zhǔn)則的線性鑒別 即Foley Sammon線性鑒別分析 58 簡稱F S 線性鑒別分析或FSDA 該方法尋找一組最大 化Fisher準(zhǔn)則函數(shù)且滿足正交條件的最佳鑒別矢量構(gòu)成子空間 以原始樣本在該 子空間內(nèi)的投影矢量作為鑒別特征用于識別 滿足正交條件的最佳鑒別矢量在幾 何上是獨(dú)立的 因此用該最佳鑒別矢量集抽取的特征之間的冗余信息可明顯地降 低 針對類內(nèi)散布矩陣的不可逆情形 Hong 59 Liu 60 Guo 61 等對F S 線性鑒別 分析進(jìn)行了深入的理論研究 提出了一系列有關(guān)F S 最佳鑒別矢量集的求解算法 金忠等 62 65 從統(tǒng)計不相關(guān)的角度 提出了具有統(tǒng)計不相關(guān)性的最佳鑒別矢量集的 概念 與F S鑒別矢量集不同的是 具有統(tǒng)計不相關(guān)性的最佳鑒別矢量集是滿足 共軛正交條件的 針對金忠給出的求解最佳鑒別矢量集的算法復(fù)雜性 楊健等 66 進(jìn)一步完善了具有統(tǒng)計不相關(guān)性的線性鑒別分析的理論構(gòu)架 給出了求解不相關(guān) 24 的最佳鑒別矢量集的一個非常簡單而有效的算法 并指出統(tǒng)計不相關(guān)的線性鑒別 分析的理論是經(jīng)典的Fisher 線性鑒別法的進(jìn)一步發(fā)展 3 核鑒別分析核鑒別分析 最近 核技術(shù)是模式識別領(lǐng)域中一個迅猛發(fā)展的新方向 它最初是由 V Vapnik 67 提出并應(yīng)用于支持向量機(jī) SVM 中 其基本思想是通過適當(dāng)?shù)姆蔷€性 映射中將非線性可分的原始樣本輸入空間變換到某一線性可分的高維特征空間 H 而這種非線性映射中是通過定義適當(dāng)?shù)膬?nèi)積函數(shù)實(shí)現(xiàn)的 該技術(shù)提供了一種 抽取樣本非線性特征有效方法 Scholkopf 等人 68 利用核技術(shù)將經(jīng)典的主分量分 析推廣到核主分量分析 KPCA 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明KPCA 不僅能夠抽取非線性特征 而且具有更優(yōu)的識別結(jié)果 Mika 等 69 Roth 和Steinhage 70 利用核技術(shù)將經(jīng)典的 Fisher 線性鑒別分析 FDA 進(jìn)行非線性推廣 提出了核Fisher 鑒別分析 KFDA 方 法 陳才扣 71 高秀梅 72 等提出一種最優(yōu)的KFDA 方法 雖然他們解決問題的 角度不同 但其實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明在原始輸入空間中抽取的非線性最佳鑒別特征有效 于線性最佳鑒別特征 上述的Fisher 鑒別分析方法及其推廣已廣泛用于人臉識別 手寫體數(shù)字識 別 在ORL 標(biāo)準(zhǔn)人臉庫 Yale 大學(xué)的人臉圖像庫及南京理工大學(xué)人臉圖像庫 NUST603上的總體識別率達(dá)到97 5 以上 70 76 取得了良好的效果 該技術(shù)近年 來也被成功應(yīng)用于放電缺陷類型識別中 4 2 3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由許多具有非線性映射能力的神經(jīng)元組成 神經(jīng)元之間通過 權(quán)系數(shù)相連接 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息分布式存儲于連接權(quán)系數(shù)中 具有很高的容 錯性和魯棒性 而模式識別中往往存在噪聲干擾和輸入模式的部分損失 人工神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的這一特點(diǎn)是其成功解決模式識別問題的主要原因之一 因此 人工神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)在局部放電模式識別中得到了最廣泛應(yīng)用 并取得了良好的應(yīng)用效果 下面 簡單介紹在局部放電模式識別中應(yīng)用較多的幾種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 77 是一種有導(dǎo)師學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò) 主要采用反向傳播 Back propagation 簡稱BP 算法進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練 在局部放電模式識別應(yīng)用中 BP 神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用最為廣泛 2 自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)自組織特征映射網(wǎng)絡(luò) 自組織特征映 Self organizing Map 簡稱SOM 網(wǎng)絡(luò)采用模擬大腦神經(jīng)系統(tǒng)自 25 組織特性映射功能進(jìn)行競爭學(xué)習(xí) 是一種無監(jiān)督自組織學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò) 采用Kohonen 算法學(xué)習(xí) 又稱Kohonen 網(wǎng)絡(luò) 它是由輸入層和競爭層組成 輸入層神經(jīng)元數(shù)為 n 輸出層由M m2 個神經(jīng)元組成 且構(gòu)成一個二維平面陣列 輸入層每一個 神經(jīng)元與與輸出層各神經(jīng)元之間相連 輸出節(jié)點(diǎn)之間也可能局部相連 在輸出層 的競爭中 對于獲勝的神經(jīng)元 在其周圍區(qū)域內(nèi) 神經(jīng)元不同程度上都得到興奮 興奮區(qū)以外區(qū)域神經(jīng)元被抑制 只要訓(xùn)練時間足夠長 興奮區(qū)域會達(dá)到預(yù)定范圍 即得到反映輸入模式的輸出區(qū) SOM 網(wǎng)絡(luò)通過對輸入模式的反復(fù)學(xué)習(xí) 可以使 連接權(quán)向量空間分布密度與輸入模式概率分布一致 因此可用于模式分類及特征 檢測 文獻(xiàn) 78 80 研究了自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)在局部放電模式識別中的應(yīng)用 3 自適應(yīng)共振理論網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)共振理論網(wǎng)絡(luò) 基于自適應(yīng)共振理論 Adaptive Resonance Theory 簡稱ART 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 其模型理論建立在人類的心理和認(rèn)知活動基礎(chǔ)上 ART 網(wǎng)絡(luò)由比較層C和識別層 R 兩個邏輯控制信號 G1 G2 和一個復(fù)位信號Reset 組成 ART 網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)是 用生物神經(jīng)細(xì)胞自興奮與側(cè)抑制的動力學(xué)原理指導(dǎo)學(xué) 習(xí) 讓輸入模式通過網(wǎng)絡(luò)雙向連接權(quán)的識別與比較 最后達(dá)到共振來完成自身的 記憶 并以同樣的方式實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的回想 當(dāng)提供給網(wǎng)絡(luò)的輸入模式是一個網(wǎng)絡(luò)已 記憶的或與已記憶的模式十分近似時 網(wǎng)絡(luò)將回想起這一模式并提供正確分類 如果輸入模式是新模式 則網(wǎng)絡(luò)記憶此模式而不影響原有記憶 并分配一個尚未 被使用的輸出層神經(jīng)元作為這一記憶模式的分類標(biāo)志 文獻(xiàn) 78 研究了自適應(yīng)共 振理論網(wǎng)絡(luò)在局部放電模式識別中的應(yīng)用 4 遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 遺傳算法 Genetic Algorithm 簡稱GA 是一種借鑒生物進(jìn)化思想的高度并行 隨機(jī) 自適應(yīng)搜索算法 GA 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是將GA 作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法 對 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)系數(shù)和閾值進(jìn)行編碼 形成 染色體 模擬自然界的進(jìn)化過程 對 染色體進(jìn)行選擇 交叉和變異操作 使染色體不斷進(jìn)化最終產(chǎn)生代表問題最優(yōu)解 的染色體 再經(jīng)過反編碼得到優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)權(quán)系數(shù)和閾值 GA 從多初始點(diǎn)開始進(jìn) 行操作 可防止搜索過程收斂于局部最優(yōu)解 特別適用于處理傳統(tǒng)搜索方法解決 不了的復(fù)雜的非線性優(yōu)化問題 文獻(xiàn) 81 82 研究了遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在局部放電模式 識別中的應(yīng)用 綜上所述 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在局部放電模式識別的應(yīng)用中取得了良好的應(yīng)用效 果 能夠充分利用典型樣本的代表性 進(jìn)行放電類型的準(zhǔn)確識別 相比較而言 BP 絡(luò)應(yīng)用最多 最為成熟 而SOM 網(wǎng)絡(luò) ART 網(wǎng)絡(luò)和遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等也都具 有良好的性能和潛在的應(yīng)用前景 26 4 2 4 模糊概率論識別法 83 在經(jīng)典集合論中 一般以二值關(guān)系 0 1 來刻畫元素與集合的關(guān)系 即 屬 于 與 不屬于 在模糊集中是把經(jīng)典集合中的絕對隸屬關(guān)系靈活化 用特征函 數(shù)的語言來說就是元素對集合的隸屬度不再局限于二值 0 1 而是可以取從 0 到 1 的任一數(shù)值 具體到故障識別中 一般需要先提取故障特征 u1 u2 un 并賦予相 應(yīng)的隸屬度 由于每個特征在模式識別中起的作用不同 故還需要考慮關(guān)聯(lián)權(quán)系 數(shù) a1 a2 an 3 3 1 n ii i au 依此可計算出特征群 ui隸屬于該集合的可能性 然后依次計算此特征群對 于每個集合的可能性 最后可判斷其屬于可能性數(shù)值最大情況所代表的集合 此方法最大的優(yōu)點(diǎn)在于思路簡單清晰 沒有用到太復(fù)雜的理論 分析過程和 操作過程都很簡單 統(tǒng)計過程也很容易實(shí)現(xiàn) 按此方法進(jìn)行處理時各特征量權(quán)值的 預(yù)判很重要 若選擇不當(dāng)則將導(dǎo)致正確率大幅降低 27 第五章第五章 局部放電源定位局部放電源定位 GIS 所包含的設(shè)備眾多 體積龐大 一旦檢測出 GIS 內(nèi)部存在局部放電時 就需要對放電源進(jìn)行定位 以便進(jìn)行有針對性的檢修工作 縮短維修時間 減少 停電損失 局部放電定位主要基于兩種方法 幅值比較法和時差比較法 幅值比 較是對比不同測量點(diǎn)處的信號幅值 較大信號幅值的測量點(diǎn)為局部放電靠近的位 置 時差比較是對比不同測量點(diǎn)處的信號時差 信號到達(dá)總是最早的測量點(diǎn)為局 部放電靠近的位置 5 1 信號幅值比較法信號幅值比較法 檢測和比較各傳感位置處放電信號的大小 信號最大的位置為靠近放電源的 位置 有時只在一處位置可檢測到放電信號 此時可確定放電源就在該位置附近 在 UHF 電磁波的傳播過程中 電磁波折射 反射和二次發(fā)射過程等因素都 會影響檢測信號的幅值 從而影響幅值比較定位的精度 當(dāng)存在外部放電干擾時 幅值比較也難以進(jìn)行識別和定位 相比之下 基于時差測量的放電定位可實(shí)現(xiàn)更 高的精確度 準(zhǔn)確識別放電型干擾 5 2 時差定位法時差定位法 特高頻段電磁波信號在均勻介質(zhì)中勻速傳播 基于最小光程差原理 2 可以 根據(jù)到達(dá)不同測點(diǎn)信號的時延實(shí)現(xiàn)局部放電定位 在現(xiàn)場干擾環(huán)境下 準(zhǔn)確測量 計算放電信號時延是實(shí)現(xiàn)精確定位的關(guān)鍵 84 目前常用的方法包括 信號初始峰 值法 相關(guān)法 能量累積法等 定位算法則主要采用幾何定位法 空間搜索算法 模擬退火法 螞蟻算法等等 5 2 1 等時差定位法 如果放電信號存在于很大的空間范圍內(nèi) 可采用圖 6 所示的平分面定位法 首先選擇一個方位 分開放置 A B 兩個傳感器 調(diào)整它們的位置 直到兩個傳 感器的信號時差為零 此時表明放電源在 A B 兩點(diǎn)的平分面 P 上 換不同的方 位重復(fù)進(jìn)行上述的測量 可得到不同的平分面 P 和 P 這些平分面的交點(diǎn)即 為放電源 D 的位置 這種方法適用于變電站局部放電帶電檢測的快速搜索 28 圖 6 平分面法 5 2 2 信號初始峰值法 局部放電信號的傳播過程相當(dāng)復(fù)雜 可能經(jīng)過多次折反射 而且高頻信 號衰減很快 86 87 加上背景噪音的影響 其放電起始點(diǎn)將很難確定 用序列 p i i 1 2 表示放電信號波形峰值點(diǎn) 如果p j 2p j 1 則將峰值點(diǎn) p j 視為初始峰值 以初始峰值時刻作為時延計算的基準(zhǔn)點(diǎn) 如圖2 所示 t t3 3 t t0 0 t t1 1 t t2 2 圖 7 信號初始峰值法求取時延 5 2 3 相關(guān)法 除了考慮局部放電信號初始峰值之外 還可根據(jù)信號間的相關(guān)性確定信 號傳播時延 88 89 相關(guān)法以傳感器 S0的信號為基準(zhǔn) 將其他三傳感器信號 與其做互相關(guān) 取其互相關(guān)函數(shù)中的最大值 以此確定時延 假設(shè) S0的信號為 x0 k S1的信號為 x1 k k 1 N 則互相關(guān)函數(shù)為 29 5 1 0101 0 1 Nm k Rmx k x km N 假設(shè) R01 m 最大值的索引值為 M 則時延即為 6 1 TMN dt 由于在傳播過程中 不同頻段信號的衰減程度差異較大 而且還會受到 傳播通道的折反射影響 導(dǎo)致檢測到的放電信號波形發(fā)生畸變 從而使根據(jù) 相關(guān)法計算獲得的時延與實(shí)際相比產(chǎn)生較大誤差 12 5 2 3 能量累積法 鑒于信號能量與電壓平方成正比 可將特高頻信號的電壓波形轉(zhuǎn)化為能 量累積曲線 90 當(dāng)局部放電信號遠(yuǎn)大于背景噪聲時 在能量累積曲線上會產(chǎn) 生明顯的拐點(diǎn) 該拐點(diǎn)即可視為局部放電發(fā)生的起始時刻 如圖3 所示 能量累積法可按以下公式計算 7 2 0 i k k P iu 上式中 uk為信號波形上第 k 個點(diǎn)的電壓值 i 為信號累積計算的點(diǎn)數(shù) a b 圖 8 局部放電信號能量累積曲線 但是在現(xiàn)場工況下 局部放電信號并非遠(yuǎn)大于背景噪聲 因此能量累計 曲線拐點(diǎn)并不明顯 而且拐點(diǎn)識別需要人工判斷 極易引入人為誤差 拐點(diǎn) 拐點(diǎn) 信號對應(yīng)點(diǎn) 30 第六章第六章 GIS 局部放電檢測相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)局部放電檢測相關(guān)標(biāo)準(zhǔn) 關(guān)于GIS局部放電的出廠試驗(yàn)在IEC 60517 6 1 9 101中對測試回路和測量設(shè)備 進(jìn)行了規(guī)定 具體要求與IEC 60270一致 要求所能測量的最小放電量不能大于 設(shè)備允許最大放電量的一半 IEC 60517 6 1 9 102對試驗(yàn)過程中試驗(yàn)電壓的施加 方式進(jìn)行了明確規(guī)定 要求先預(yù)加電壓UP 維持10秒鐘 然后降至Ud測試放電量 根據(jù)GIS接線結(jié)構(gòu)的不同標(biāo)準(zhǔn)中規(guī)定了UP Ud的相應(yīng)取值 在近年修改的標(biāo)準(zhǔn)中 將試驗(yàn)電壓水平從1 1Ur提高至1 2Ur 允許的最大放電量標(biāo)準(zhǔn)IEC 60517 6 1 9 103 中規(guī)定為10PC 有特殊要求的設(shè)備可嚴(yán)格限制在5PC以下 IEEE及國家標(biāo)準(zhǔn)中 均未對GIS中局部放電試驗(yàn)設(shè)立相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn) 在實(shí)踐中都以IEC60270關(guān)于局部放電 測試的內(nèi)容作為參照 目前在國際上對GIS局部放電在線檢測還沒有成熟的標(biāo)準(zhǔn)可以借鑒 但隨著 GIS重大事故的頻繁發(fā)生 GIS局部放電在線檢測作為一種有效的技術(shù)手段 急需 建立相應(yīng)的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn) 以指導(dǎo)和規(guī)范該技術(shù)的推廣和應(yīng)用 31 參考文獻(xiàn)參考文獻(xiàn) 1 尚盧鵬 方煜瑛 劉旭 1100 kV GIS設(shè)備特高頻 UHF 法測量局部放電的應(yīng)用研究 電力 建設(shè) 2009 6 第30卷 第六期 p33 35 2 W Boeek et al Diagnostic Methods for GIS Insulating Syestms CIGRE 2002 Session 15 23 01 Paris 3 盧啟付 鄭曉光 李端姣 陳錦清 超高頻技術(shù)在電力設(shè)備局部放電在線檢測中的應(yīng)用 廣東電力 2008 2 第21卷 第二期 p28 33 4 王建生 邱毓昌 氣體絕緣開關(guān)設(shè)備中局部放電的在線監(jiān)測技術(shù) 電工電能新技術(shù) 2000 p44一49 5 李 信 李成榕 李亞莎 王 偉 李海亮 有限時域差分法對GIS局部放電傳播的分析 中國電機(jī)工程學(xué)報 2005 9 第25卷 第17期 150 154 6 Shigemitsu Okabe and Shuhei Kaneko Electromagnetic Wave Propagation in a Coaxial Pipe GIS Model IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation Vol 14 No 5 October 2007 1161 1169 7 Shigemitsu Okabe Shuhei Kaneko Propagation Characteristics of Electromagnetic Waves in Three Phase Type Tank from Viewpoint of Partial Discharge Diagnosis on Gas Insulated Switchgear IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation Vol 16 No 1 February 2009 p199 204 8 Nieholas De Kock et al UHF PD detection in gas insulaetd switchgear suibatiliy and sensitivity of the UHF method in comparison wih theI EC270 mehtod IEEE Electrical Insulation Mgaazine 1996 2 6 20 9 Toshihiro Hoshino Kenichi Nojima and Masahiro Hanai Real Time PD Identification in Diagnosis of GIS Using Symmetric and Asymmetric UHF Sensors IEEE TRANSACTIONS ON POWER DELIVERY VOL 19 NO 3 JULY 2004 p1072 1077 10 邵 濤 周文俊 朱宜飛 吳世華 特高頻檢測GIS局部放電的試驗(yàn)研究 高電壓技術(shù) 2001 6 第27卷 第三期 15 16 11 Pryor B M A review of partial discharge monitoring in gas insulated substations A IEE Colloquium Partial Discharges in Gas Insulated Substations C London 1994 1 2 12 M D Judd O Farish et al The Exciattion of UHF Singals by partial Discharge in GIS IEEE Transaction on Dieleertics and Elecrtrical Insulation Vol 3 2 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10 19 201 23 張小勇 賈申利 王建生 等 基于超高頻法GIS 局部放電監(jiān)測技術(shù)的研究 J 高壓電器 2005 41 3 179 1821 24 王國利 郝艷捧 袁鵬 等1 變壓器局部放電超高頻檢測中的混頻技術(shù)研究 J 中國電 機(jī)工程學(xué)報 2004 24 10 115 1201 25 印 華 邱毓昌 GIS 中局部放電測量用超高頻方法的研究 高電壓技術(shù) 2004 10 第30卷 第10期 19 20 26 王猛 談克雄 高文勝 鄭重 局部放電脈沖波形的時頻聯(lián)合分析特征提取方法 電 工 技 術(shù) 學(xué) 報 2002 17 2 76 79 27 A Lapp and H G Kranz The Use of the CIGRE Data Format for PD Diagnosis Applications IEEE Trans on Dielectrics and Electrical Insulation Vol 7 No 1 Feb 2000 pp 102 112 28 陸宇航 杜伯學(xué) 時頻匹配濾波法用于變壓器局部放電模式識別的實(shí)驗(yàn)研究 中國電力 2008 41 10 16 19 29 R Schifani R Candela A New Algorithm for Mixed Weibull Analysis of Partial Discharge Amplitude Distributions IEEE Trans On Dielectrics and Electrical Insulation 1999 Vol 6 No 2 pp 524 531 30 R Schifani R Candela A New Algorithm for Mixed Weibull Analysis of Partial Discharge Amplitude Distributions IEEE Trans on Dielectrics and Electrical Insulation Vol 6 No 2 1999 pp 242 249 31 司文榮 李軍浩 袁鵬等 氣體絕緣組合電器多局部放電源的檢測與識別 中國電機(jī)工程學(xué)報 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