GIS局部放电故障智能识别技术的研究  

The study of intelligent recognition technology about GIS partial discharge faults

作　　者：孙曙光[1] 任晓琨[2] 王景芹[2] 陆俭国[2] 

机构地区：[1]河北工业大学控制科学与工程学院,天津300130 [2]河北工业大学电气工程学院,天津300130

出　　处：《河北工业大学学报》2013年第6期7-11,共5页Journal of Hebei University of Technology

基　　金：河北省应用基础研究计划重点基础研究项目(10962126D);河北省教育厅科学研究计划(Z2008308);河北工业大学博士科研启动费资助项目

摘　　要：不同局部放电类型对GIS的绝缘性能的破坏程度不同,所以要进行局部放电类型的识别.为进行局部放电故障类型的识别,设计了GIS局部放电在线分析系统,并介绍了其系统构成以及数据分析流程;重点研究了样本的处理与神经网络模式识别器的关键参数的设定,测试结果表明,所设计的神经网络识别器实现了局部放电故障类型的识别,并且具有结构简单识别精度高的特点,这也为进行GIS的绝缘状态的评估提供了理论依据.An online analysis system is designed for the pattern recognition of partial discharge. This paper introduces the structure of system and process for data analysis, and focuses on the processing of samples and settings of key parameters about pattern recognizer based on neural network. The test results show the designed pattern recognizer can realize the identification for types of partial discharge.

关 键 词：GIS 局部放电 BP神经网络 归一化 隐含层节点数 

分 类 号：T-55[一般工业技术]