贾亚飞，朱永利，高佳程，袁 博

(1. 华北电力大学 新能源电力系统国家重点实验室，河北 保定 071003；2. 国网河北省电力有限公司雄安新区供电公司，河北 雄安新区 071800；3. 国网河北省电力公司经济技术研究院，河北 石家庄 050000)

0 引言

电力变压器是电力系统输变电的关键性设备，其运行的可靠性直接关系到整个电力系统的安全与稳定。变压器故障统计分析表明[1]，绝缘故障是影响变压器可靠运行的重要原因之一，而局部放电是导致变压器绝缘破坏的主要原因。不同类型缺陷产生的局部放电具有不同的特征[2-3]，因此对局部放电信号进行有效的模式识别，可以准确地了解和掌握变压器内部缺陷类型的性质和特征，对指导变压器的检修工作意义重大。

分类器的设计是实现局部放电模式识别的关键环节之一，主要分为无监督模式识别和有监督模式识别两大类。聚类分析是无监督模式识别中的一个重要分支，文献[4]利用模糊C均值FCM(Fuzzy C-Means)算法针对提取的特征向量对放电源脉冲进行聚类，取得了较好的聚类效果；文献[5]提出了基于K-means聚类分析的局部放电谱图自动识别方法，经现场实际测试数据和在线监测数据测试证明，该方法在相位信息缺失的情况下能够实现对局部放电监测数据的自动诊断分析，得到局部放电谱图的识别结果；文献[6]利用Mahalanobis距离算法系统地阐述了各类放电在三角坐标系中的聚类分布情况，实现了对典型局部放电信号模式的准确识别。……