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国家自然科学基金(EPG0283971)
作品数:
1
被引量:45
H指数:1
相关作者:
靖小平
周文俊
姜伟
唐泽洋
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姜伟
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周文俊
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靖小平
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1篇
高电压技术
年份
1篇
2012
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基于K-Means聚类算法的自动图谱识别在电缆局部放电在线监测系统中的应用
被引量:45
2012年
局部放电相位谱图(phase resolved partial discharge pattern)是局部放电模式识别普遍采用的重要方法。但在中高压电缆在线局放监测系统中,电缆中的电压信号难以直接获取,使得局放相位谱图分析的开展遇到了重大的挑战。为此,在多年局放理论研究和局放现场应用研究的基础上,提出了基于K-Means聚类的局部放电相位谱图自动模式识别技术。该技术通过信号提取、坐标变换、K-Means聚类、中心点平移、模式判断的流程,克服了电缆局放监测中相位信息难以直接获取的缺点,能对来自三相的局部放电信号进行自动识别判断。5个应用实例证明,该方法能对电晕放电、内部放电、沿面放电和干扰信号做出准确的判断,必将在电缆在线监测系统中获得广泛的应用。
靖小平
彭小圣
姜伟
周文俊
周承科
唐泽洋
关键词:
K-MEANS
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