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基于灰度图像和近邻传播算法的变压器局部放电模式识别研究
基于灰度图像和近邻传播算法的变压器局部放电模式识别研究
摘要:
电力变压器是电力系统的重要组成部分，变压器的正常运行对电力系统的稳定性和可靠性至关重要。然而，变压器在运行过程中会出现局部放电现象，可能引发变压器的故障和事故。因此，对变压器的局部放电进行及时准确的识别和监测具有重要的意义。
本论文以基于灰度图像和近邻传播算法的变压器局部放电模式识别为研究主题，利用计算机视觉技术和机器学习方法，提出一种有效的变压器局部放电模式识别方法，以实现对变压器的实时监测和故障诊断。
首先，本文对变压器局部放电现象进行了详细的研究和分析。通过分析局部放电特征，确定了在变压器局部放电模式识别中应该考虑的关键参数，如放电强度、放电时长等。
其次，本文提出了基于灰度图像的变压器局部放电模式识别方法。该方法从变压器表面获取灰度图像，并对图像进行预处理和特征提取。在预处理阶段，使用图像滤波算法去除噪声和平滑图像。在特征提取阶段，采用局部统计特征和纹理特征等技术，提取变压器图像的特征向量。
最后，本文引入了近邻传播算法进行变压器局部放电模式的识别。近邻传播算法是一种无监督学习算法，可以自动发现数据中的类别结构，并将样本分配给不同的类别。通过提前训练好的模型，将提取得到的特征向量输入到近邻传播算法中，对变压器局部放电模式进行分类。
实验结果表明，所提出的基于灰度图像和近邻传播算法的变压器局部放电模式识别方法具有较高的准确性和鲁棒性。该方法可以实现对变压器局部放电模式的自动识别，并能有效地监测变压器的状态，及时预防变压器故障和事故的发生。
关键词:变压器局部放电;模式识别;灰度图像;近邻传播算法;计算机视觉
Abstract:
Powertransformersareimportantcomponentsofpowersystems,andtheirnormaloperationiscrucialforthestabilityandreliabilityofthepowersystem.However,partialdischargephenomenamayoccurintransformersduringoperation,whichcanleadtotransformerfaultsandaccidents.Therefore,timelyandaccurateidentificationandmonitoringofpartialdischargesintransformersisofgreatsignificance.
Inthispaper,wefocusontheresearchofpartialdischargepatternrecognitionintransformersbasedongray-levelimagesandthenearestneighborpropagationalgorithm.Byutilizingcomputervisiontechnologyandmachinelearningmethods,aneffectiverecognitionmethodforpartialdischargepatternsintransformersisproposedtoachievereal-timemonitoringandfaultdiagnosisoftransformers.
Firstly,thispaperconductsdetailedresearchandanalysisonpartialdischargephenomenaintransformers.Byanalyzingthecharacteristicsofpartialdischarge,keyparametersthatshouldbeconsideredintherecognitionofpartialdischargepatternsintransformers,suchasdischargeintensityandduration,aredetermined.
Secondly,thispaperproposesarecognitionmethodforpartialdischargepatternsintransformersbasedongray-levelimages.Inthismethod,gray-levelimagesareobtainedfromthesurfaceofthetransformer,andtheimagesarepreprocessedandfeatureextracted.Inthepreprocessingstage,imagefilteringalgorit