曾　虎， 李　川， 李英娜， 陈武奋， 高立慧

(昆明理工大学 信息工程与自动化学院, 云南 昆明 650500)



联合高频脉冲与超声波信号的局放估计*

曾虎， 李川， 李英娜， 陈武奋， 高立慧

(昆明理工大学 信息工程与自动化学院, 云南 昆明 650500)

局部放电是引起绝缘劣化的重要因素。选取高频脉冲电流与超声波信号作为局部放电的监测参量，采用超声波和高频电流传感器网络系统对开关柜局部放电的变化情况进行在线监测，利用支持向量回归(SVR)与反向传播(BP)神经网络分别对开关柜局部放电量进行建模分析。实验表明：基于SVR的局放估计模型决定系数为0.867，基于BP神经网络的局放估计模型决定系数为0.375。SVR的局放估计值与实际值的曲线趋势基本一致，选用SVR模型对开关柜局放量进行估计。

超声波传感器； 高频电流传感器； 支持向量机； 反向传播神经网络； 局部放电

0　引　言

电力设备的多数故障都是绝缘性故障，电应力作用引发绝缘材料劣化，在机械力、热和电场的共同作用下，劣化缺陷最终将发展成为绝缘性故障[1～3]。局部放电是导致绝缘老化和绝缘故障的主要原因[4,5],因此,检测局部放电可及时有效地发现开关柜内部存在的绝缘故障缺陷[6,7]。1975年,美籍法国数学家曼德尔布罗特(Mandelbrot B B)提出分形理论，其后，Satish L和Zaeng W S对分形理论应用于局部放电特征提取进行了深入研究，并结合反向传播(back propagation,BP)神经网络对模拟的局部放电信号进行模式识别实验和理论分析[8];2010年,英国的南安普敦大学托尼戴维……