一种用于绝缘架空导线局部放电检测的模式识别方法
信号处理
2019-07-09 v2 人工智能
摘要
如今,由于运行可靠性更高、消除了相间接触、相间距离更近以及对动物有更强保护,绝缘架空导线在世界许多地方得到日益广泛的应用。然而,标准保护装置往往无法检测导线对地故障以及更频繁的树枝撞击导线事件,因为这些事件仅导致局部放电(PD)活动,而不会像裸导线那样引起过电流。为解决此问题,近年来,俄斯特拉发技术大学(VSB)设计了一种专用仪表来测量沿绝缘架空导线的杂散电场电压信号,希望借此检测上述危险的 PD 活动。2018 年,VSB 在世界上最大的数据科学协作平台 Kaggle 上发布了由其仪表记录的大量波形数据,寻求用于该应用的有前景的模式识别方法。为应对这一挑战,我们开发了一种基于局部加权回归的季节性与趋势分解(STL)和支持向量机(SVM)的独特方法,以识别绝缘架空导线上的 PD 活动。我们测试并比较了不同的 SVM 核。在 VSB 数据集上,使用高斯径向基核取得了令人满意的分类率。
引用
@article{arxiv.1905.01588,
title = {A Pattern Recognition Method for Partial Discharge Detection on Insulated Overhead Conductors},
author = {Ming Dong and Jessie Sun and Carl Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.01588},
year = {2019}
}
备注
4 pages,6 figures