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基于核典型相关分析融合的XLPE电缆局部放电模式识别
一、引言
随着电力工业的快速发展，电力设备逐渐走向高压化、大型化、复杂化的方向，其中电力电缆被广泛应用于电网输配电系统中。但电缆在运行中容易受到各种因素的影响，如电力负荷的变化、环境温度的变化等，这些因素会导致电缆中发生局部放电现象，而局部放电是电缆故障的先兆现象，如果不能及时诊断和处理，将会严重影响电力输配系统的正常运行。
传统的XLPE电缆故障诊断方法主要是靠专业技术人员的经验和观察判断，这种方法大量依赖人为因素，容易产生经验误区和个人对事物判断的偏差。而由于电力电缆所处的环境比较封闭，不利于人工检修和监测，因此需要一种高效的自动化模式识别方法来处理XLPE电缆内部的局部放电，这也是本文的研究重点。
二、相关理论
1.核典型相关分析
核典型相关分析（CanonicalCorrelationAnalysis,CCA）是一种多变量分析方法，其主要目的是分析多个变量间的相关程度，也被用于变量的降维和融合。它通过寻找两个变量集之间的线性组合，使得这两个变量集之间的相关系数最大化。
CCA的步骤如下：首先对两个变量集进行初步处理，如归一化、筛选变量等；然后对两个变量集进行线性变换，消除两组变量的线性相关性，得到新的变量集；再采用特征值分析的方法对两个新变量集进行主成分分析；最后将相关系数最大的前r个主成分线性组合起来，得到两组变量之间的线性组合关系。
2.局部放电检测技术
局部放电检测技术（PartialDischargeDetectionTechnology，PD）是指一种能够检测电力设备内部局部放电现象的技术，主要用于发现设备内部缺陷、损伤和老化等缺陷。PD检测技术是电力设备在线监测和故障预警的重要手段之一，它能够实时监测设备内部的部分放电情况，帮助实现设备故障的早期定位和预警。
PD检测技术的主要方法包括高频电流检测法、电容式检测法、无损检测法等。
三、基于CCA的XLPE电缆局部放电模式识别方法
局部放电源信号具有“高阶统计和非高斯性”的特点，这使得其在传统信号处理方法下非常困难，因此，需要采用一种特殊的方法来处理局部放电信号。本文将使用核典型相关分析（CCA）和多传感器融合技术来解决XLPE电缆局部放电识别问题。
CCA方法的主要步骤如下：
1.数据采集：选取多组局部放电数据进行采集，包括XLPE电缆内部的多组电压和电流信号。
2.数据预处理：对采集的数据进行处理，包括数据去噪、数据归一化和特征提取等。
3.CCA分析：将处理后的数据输入CCA模型，并对CCA中的两组变量进行主成分分析和特征值分解，找出两组变量间的线性组合关系。
4.模式识别：将得到的线性组合关系和样本数据进行比对和拟合，以识别XLPE电缆内部的局部放电信号模式。
多传感器融合技术主要是将不同传感器采集的数据通过一定的融合方法组合成一个新的数据集，以提高数据的准确性和鲁棒性。在XLPE电缆的局部放电识别中，我们可以通过多传感器融合技术，将局部放电信号和其它信号（如温度、湿度等）的数据集组合起来，以提高模式识别的准确性和稳定性。
四、实验结果与分析
本文选取了实际XLPE电缆的数据进行实验，采用MATLAB和LabVIEW软件进行数据处理和分析，得到了以下结果：
1.CCA分析结果表明，采用CCA方法可以找到XLPE电缆内部局部放电信号与电压、电流信号之间的线性组合关系。
2.经过模式识别和性能评估，结果表明本文所提出的基于CCA的XLPE电缆局部放电识别方法具有较高的识别准确率和鲁棒性。
3.通过多传感器融合技术的应用，模式识别的稳定性和准确性得到了明显提升。
五、结论
本文提出了一种基于核典型相关分析和多传感器融合技术的XLPE电缆局部放电模式识别方法，实验结果表明该方法具有较高的识别准确率和鲁棒性，它可以为XLPE电缆的实时监测和故障预警提供高效、自动化和可靠的技术支持。