发电机局部放电非线性模式识别现状及展望Present Situation and Prospect of Non-linear Pattern Recognition on PD in Generator Stator
杨林军
摘要(Abstract)：
局部放电是导致发电机定子绝缘劣化的重要因素,在线监测局部放电信号并采用非线性方法识别放电类型,能够及时发现绝缘内部局部缺陷及放电发展程度,防止事故发生。阐述了发电机局部放电产生的类型、特点、在线监测方法以及放电过程的非线性特征,介绍了几种非线性模式识别方法的构成原理与特点,包括基于人工神经网络、小波分析和分形理论的局部放电模式识别,并对近年来各非线性识别方法及其组合的主要研究成果进行了总结与评述。最后还对未来发电机局部放电模式识别的研究方向进行了展望,指出快捷方便的非线性识别方法依然是研究的重点。
关键词(KeyWords)： 发电机;局部放电;在线监测;模式识别;非线性
基金项目(Foundation):
作者(Author): 杨林军
参考文献(References)：
- [1]陈卓.大型发电机定子绝缘局部放电在线监测的研究[D].成都:四川大学,2005.
- [2]陈卓,刘念,薄丽雅,等.大型发电机定子绕组局部放电在线监测方法的研究[J].电力自动化设备,2005,25(6):22 25.
- [3]程养春,李成榕,王伟.发电机局部放电脉冲沿定子绕组传播规律的研究[J].电网技术,2005,29(8):65 70.
- [4]邓晖,姜建国,曹海翔,等.大型汽轮发电机定子绕组的脉冲传播模型[J].中国电机工程学报,1999,19(8):7 11.
- [5]李剑.局部放电灰度图像识别特征提取与分形压缩方法的研究[D].重庆:重庆大学,2001.
- [6]蒋雄伟,吴广宁,徐党国,等.人工神经网络在汽轮发电机局部放电模式识别中的应用[J].西安交通大学学报,1997,31(11):60 65.
- [7]田质广,张慧芬,郎立国.基于遗传算法的神经网络在发电机定子超高频局部放电模式识别中的应用[J].电力自动化设备,2005,25(8):43 47.
- [8]阳国庆,郑殿春,孙学勇.基于小波神经网络局部放电模式识别方法的实验研究[J].哈尔滨理工大学学报,2005,10(5):98 101.
- [9]淡文刚,陈祥训,郑健超.采用小波分析与神经网络技术的局部放电统计识别方法[J].中国电机工程学报,2002,22(9):1 6.
- [10]杨霏,李剑,孙才新,等.基于小波多尺度变换的局部放电图像识别方法[J].电力系统自动化,2005,29(22):64 67.
- [11]孙才新,李新,李俭,等.小波与分形理论的互补性及其在局部放电模式识别中的应用研究[J].中国电机工程学报,2001,21(12):73 76.
- [12]Lalitha E M,Satish L.Fractal Image Compression for Clas-sification of PD Sources[J].IEEE Trans.on Dielectrics andElectrical Insulation,1998,5(4):550 557.
- [13]Candela R,Mirelli G,Schifani R.PD Recognition by Meansof Statistical and Fractal Parameters and a Neural Network[M].IEEE Trans.on Dielectrics and Electrical Insulation,2000,7(1):87 94.
- [14]李剑,孙才新,陈明英,等.局部放电识别中分维数分布的研究[J].高压电器,2001,27(2):18 21.
- [15]刘云鹏,律方成,陈志业,等.局部放电超声信号的自仿射IFS模型[J].高压电器,2002,28(10):23 25.