尚海昆

作品数：13被引量：226H指数：7
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供职机构：东北电力大学电气工程学院更多>>
发文主题：局部放电变压器模式识别变压器局部放电相关向量机更多>>
发文领域：电气工程自动化与计算机技术经济管理更多>>
发文期刊：《电力系统保护与控制》《华北电力大学学报（自然科学版）》《东北电力大学学报》《电气工程学报》更多>>
所获基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金中央级公益性科研院所基本科研业务费专项博士科研启动基金更多>>
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基于长短期记忆网络的电网同调机群快速辨识被引量：3
《电气工程学报》2022年第2期201-207,共7页毛煜 尚海昆 于卓琦 
基于长短期记忆网络(Long short-term memory,LSTM)提出了一种电网同调机群的快速辨识方法。首先针对两机振荡模型,挖掘相量平面内电压相量轨迹的分类特性,为机组的同调性辨识提供了依据;其次,基于短时响应数据,利用LSTM分别对机端电压...
关键词：同调机群辨识 电压相量轨迹 长短期记忆网络(LSTM) 扩展等面积法则(EEAC) 
基于集合经验模态分解法的局部放电信号去噪被引量：5
《东北电力大学学报》2016年第4期32-38,共7页尚海昆 王坤 李峰 
东北电力大学博士科研启动基金项目(BSJXM-201406)
针对局部放电检测中存在较多白噪声干扰的问题,采用基于集合经验模态分解的方法对放电信号进行消噪处理。该方法首先利用集合经验模态分解(EEMD)把信号分解成多个经验模态函数分量(IMFs),然后利用3σ法则对各分量进行细节信息提取和能...
关键词：EEMD PCA 局部放电 消噪 
组合核支持向量机在放电模式识别中的优化策略被引量：25
《电工技术学报》2015年第2期229-236,共8页王瑜 苑津莎 尚海昆 靳松 
中央高校基本科研专项资金(2014ZD32;13MS69);国家自然科学基金(61204027)资助项目
传统的单一核函数SVM无法实现局部放电中的多特征空间向量的映射分类,且目前SVM大都采用不同尺度的径向基函数作为核函数,核的调整空间较为有限,无法针对不同特征空间的放电参数达到普适的效果。针对上述问题,本文提出一种基于多分组特...
关键词：局部放电 组合核 支持向量机 骨干粒子群 模式识别 
多核多分类相关向量机在变压器局部放电模式识别中的应用被引量：24
《电工技术学报》2014年第11期221-228,共8页尚海昆 苑津莎 王瑜 张利伟 
国家自然科学基金(61204027);中央高校基本科研业务费专项资金(13XS26)资助项目
针对传统单核分类器存在的固有二分类属性及识别信息不够完整的问题,首次提出了一种基于多核多分类相关向量机(MMRVM)的变压器局部放电模式识别新方法。首先选用不同的核函数对4种变压器局部放电信号特征进行映射,解决了不同数据源的问...
关键词：多核 多分类 相关向量机 变压器 局部放电 模式识别 
基于统计特征参数与相关向量机的变压器局部放电类型识别被引量：7
《电测与仪表》2014年第5期15-20,共6页尚海昆 苑津莎 王瑜 靳松 
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(13XS26)
针对传统的局部放电模式分类器存在的不足,提出了一种基于统计特征参数与相关向量机(RVM)的变压器局部放电类型识别的新方法。首先针对4种变压器局部放电实验模型的二维图谱提取出表征图谱特征的16个统计参数,然后设计一对一RVM多分类模...
关键词：统计参数 相关向量机 变压器 局部放电 识别 
基于交叉小波变换和相关系数矩阵的局部放电特征提取被引量：40
《电工技术学报》2014年第4期274-281,共8页尚海昆 苑津莎 王瑜 靳松 
国家自然科学基金(61204027);中央高校基本科研业务费专项资金(13XS26)资助项目
针对局部放电特征量的高维性及对噪声的高敏感性,提出一种基于交叉小波变换和相关系数矩阵的局部放电特征提取方法。基于交叉小波变换对信号的时频域分析功能以及对噪声的免疫功能,采用交叉小波变换分析变压器局部放电信号,并获得表征...
关键词：交叉小波 变压器 局部放电 特征提取 相关系数矩阵 
基于极限学习机的变压器故障诊断方法研究被引量：63
《电测与仪表》2013年第12期21-26,共6页苑津莎 张利伟 王瑜 尚海昆 
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(13XS26);中央高校基本科研业务费专项资助金资助项目(13MS69)
针对基于传统智能学习方法的变压器故障诊断存在训练速度慢、需调整的参数多及参数确定困难的问题,提出了基于极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的变压器故障诊断方法。文中根据变压器故障的特点选取输入特征向量,分析了激活函...
关键词：变压器 故障诊断 极限学习机 ELM神经网络 激活函数 
基于主动学习SVM的变压器局部放电模式识别被引量：3
《华北电力大学学报（自然科学版）》2013年第4期27-31,106,共6页尚海昆 徐扬 苑津莎 李洪强 
国家自然科学基金资助项目(61204027);中央高校基本科研业务费专项资金资助(13XS26)
对局部放电类型进行有效识别是准确评估变压器绝缘状态的重要前提。然而放电类型识别过程中往往需要大量训练样本的学习才能达到较高的识别精度。针对这种情况,提出一种基于主动学习支持向量机的局部放电模式识别新方法。该方法在选择...
关键词：SVM 主动学习 变压器 局部放电 识别 
基于相关系数矩阵和概率神经网络的局部放电模式识别被引量：24
《电力系统保护与控制》2013年第13期110-115,共6页苑津莎 尚海昆 王瑜 靳松 
国家自然科学基金(61204027);中央高校基本科研业务费专项资金资助(13XS26)~~
针对变压器局部放电模式分类过程中特征参数维数过高的问题,提出了一种基于相关系数矩阵的参数降维方法。利用提取出的变压器局部放电信号的特征参数构造相关系数矩阵,通过分析放电信号18个特征参数间的相关性,删除具有相似分类能力的...
关键词：相关系数矩阵 概率神经网络 变压器 局部放电 模式识别 
基于主成分分析和概率神经网络的变压器局部放电模式识别被引量：46
《电力自动化设备》2013年第6期27-31,共5页苑津莎 尚海昆 
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(13X-S26)~~
提出利用主成分分析(PCA)的方法对变压器局部放电原始特征参数进行降维,并提取出新的主成分因子。结果表明,提取出的主成分因子可以很好地表征原始特征向量。通过概率神经网络(PNN)分类器分别对降维前和降维后的特征向量进行训练和识别...
关键词：主成分分析 概率神经网络 变压器 局部放电 模式识别 
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