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期刊文章详细信息

基于知识推理的变压器局部放电故障检测技术    

Partial discharge fault detection technology for transformer based on knowledge reasoning

  

文献类型:期刊文章

作  者:苑津莎[1] 王玉鑫[1] 刘铟[1] 王瑜[1] 许景然[2]

Yuan Jinsha;Wang Yuxin;Liu Yin;Wang Yu;Xu Jingran(School of Electrical and Electronic Engineering,North China Electric Power University,Baoding 071003,Hebei,China;Qiushi Honors College,Tianjin University,Tianjin 300072,China)

机构地区:[1]华北电力大学电气与电子工程学院,河北保定071003 [2]天津大学求是学部,天津300072

出  处:《电测与仪表》

基  金:河北省自然科学基金资助项目(E2019502080);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2017MS114)。

年  份:2020

卷  号:57

期  号:13

起止页码:1-5

语  种:中文

收录情况:BDHX、BDHX2017、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘  要:局部放电故障诊断是用于检测电力系统设备中的高压绝缘内的缺陷。但是由于相关的背景知识和专业领域知识有限,从原始的监测数据中提取有价值的故障信息就面临了很大的挑战。文中开发了一个基于知识推理系统的变压器的局部放电故障检测技术。对局部放电传感器所采集的信息进行处理,获得相位解析的三维图,并通过对三维图进行分类、提取显著特征的方法对变压器故障进行诊断和定位。系统可以通过对大量广泛的局部放电行为的诊断和缺陷源的分类,支持在线设备状态评估和故障诊断。同时文中用此方法对一个未知的混合放电行为进行诊断,发现诊断精度高于传统的模式识别检测技术。

关 键 词:局部放电 知识推理 故障检测

分 类 号:TM407]

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同被引文献:

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