[1]梁 帅,白明华.高压电缆阻水缓冲层局部放电行为与放电烧蚀过程识别[J].机械与电子,2025,(01):16-20.
　LIANG Shuai,BAI Minghua.Partial Discharge Behavior and Discharge Ablation Process Identification of High Voltage Cable Water Barrier Buffer[J].Machinery & Electronics,2025,(01):16-20.
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高压电缆阻水缓冲层局部放电行为与放电烧蚀过程识别()
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《机械与电子》[ISSN:1001-2257/CN:52-1052/TH]

卷:
期数:
2025年01期
页码:
16-20
栏目:
研究与设计
出版日期:
2025-01-30

文章信息/Info

Title:
Partial Discharge Behavior and Discharge Ablation Process Identification of High Voltage Cable Water Barrier Buffer
文章编号:
1001-2257 ( 2025 ) 01-0016-05
作者:
梁 帅; 白明华
唐山招新太阳能发电有限公司,河北 唐山 063000
Author(s):
LIANG Shuai ;  BAI Minghua
( Tangshan Zhaoxin Solar Power Co. , Ltd. , Tangshan 063000 , China )
关键词:
电缆缓冲层; 局部放电; 烧蚀故障; 数据融合
Keywords:
cable buffer layer ;  partial discharge ;  ablation failure ;  data fusion
分类号:
TM216
文献标志码:
A
摘要:
为研究故障下的局部放电( PD )行为,根据电缆缓冲层的实际结构进行了交流电压下的局部放电试验。根据 PD 试验的统计特征,整个放电过程分为初始阶段、发展阶段、停滞阶段和缓冲层烧蚀 4 个阶段,各阶段 PD 活动具有不同的特征。基于此试验结果设定了偏斜度、陡峭度、放电因素和相位不对称度多参数放电图谱统计特征参量;并提出基于证据理论多源数据融合(图谱统计特征与图谱图像特征)的放电烧蚀过程识别方法。最后对比了 4 种识别方法,所提出的通过 D S 证据理论进行放电图谱图像(结合 CNN )与放电图谱特征(结合 SVM )数据融合识别的方法,识别准确率平均水平最高,对放电烧蚀过程的平均识别率为 94.13% ,最高识别率为 96.41% 。
Abstract:
In order to study the partial discharge ( PD ) behavior under fault , the partial discharge test under AC voltage is carried out according to the actual structure of cable buffer.According to the statistical characteristics of PD test , the whole discharge process is divided into four stages : initial stage , development stage , stagnation stage and buffer layer ablation.PD activities in each stage have different characteristics. Based on the experimental results , the statistical characteristic parameters of multi parameter discharge patterns , such as skewness , steepness , discharge factor and phase asymmetry , are determined ; the recognition method of discharge ablation process based on evidence theory multi-source data fusion ( spectrum statistical features and spectrum image features ) is proposed.Finally , four identification methods are compared.The method of data fusion identification of discharge pattern image ( combined with CNN ) and discharge pattern feature ( combined with SVM ) based on D-S evidence theory proposed in this paper has the highest average recognition accuracy.The average recognition rate of discharge ablation process is 94.13% , and the highest recognition rate is 96.41%.

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期: 2024-03-18
作者简介:梁 帅 ( 1984- ),男,河北张家口人,学士,工程师,研究方向为能源发电系统、电气一次设备维护;白明华 ( 1987- ),男,天津人,学士,工程师,研究方向为新能源发电系统及运行管理。
更新日期/Last Update: 2025-03-06