曾国辉 卢声 周金萍

摘 要：五種典型的GIS局部放电具有各不相同的相位分布谱图（PRPD），因此人们可以计算测试样本与样本库的Pearson积距，以便进行局部放电模式识别。其间采用图像识别常用的灰度特征、分形特征以及图像高阶矩相结合的方法提取特征量，并对特征量进行优选，取得了较好的模式识别效果。

关键词：Pearson积距;局部放电;模式识别

中图分类号：TM85文献标识码：A文章编号：1003-5168（2021）04-0006-03

Abstract： The five typical GIS partial discharges have different phase resolved partial discharge （PRPD） spectrograms， so people can calculate the Pearson product distance between the test sample and the sample library for partial discharge pattern recognition. In the meantime， the method of combining gray-scale features， fractal features and image high-order moments commonly used in image recognition was used to extract the feature quantity， and the feature quantity was optimized， and a good pattern recognition effect was achieved.

Keywords： Pearson distance;partial discharge;pattern recognition

目前常用的气体绝缘金属封闭开关设备（Gas Insulated Switchgear，GIS）局部放电模式识别方法有聚类算法（灰聚类和模糊聚类）、分类算法（BPNN算法和SVM算法）等。其特征参数既包括从PRPD谱图中提取的偏斜度、突出度、陡峭度等，又包括从灰度图中提取的不变矩特征、分形特征等[1]。在实际工程应用中，采用不同的特征参数和特征参数的组合，利用不同的模式识别算法，均取得了较好的效果。本文从PRPD谱图、幅值-相位[vφ]谱图以及次数-相位[nφ]谱图提取的特征进行组合，并利用Pearson积距相关系数统计采样特征量与样本库特征的相关性，进行模式识别，取得了较好的识别效果。

1 局部放电谱图特点

局部放电信号检测需要检测伴随放电产生的电、声、光、温度和气体等各种理化现象，电检测方法包括脉冲电流法、UHF超高频法（见表1）和放电能量法等。近年来，通过国内科研机构和高校的努力，我国已经能制作局部放电模型，并在实验室模拟真实放电情况，获得典型局部放电谱图。研究发现，各种放电类型谱图特征具有明显的差异，人们可以利用这些差异，进行放电类型识别，并且典型谱图特点已经得到大家的认可[2-3]。……