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基于模糊K-近邻算法的GIS局部放电模式识别
摘要
局部放电识别是GIS电气设备故障预测和故障诊断的关键内容之一。本文针对GIS局部放电模式识别问题，提出了一种基于模糊K-近邻算法的GIS局部放电模式识别方法。该方法采用模糊K-近邻算法对局部放电信号进行特征提取和分类，实现了对GIS中局部放电信号的自动识别分类。本文以某GIS为例，采集了不同类型的局部放电信号样本，并分析了其特征，建立了局部放电特征数据库。通过对实验样本的测试，证明了该方法的正确性和有效性。
关键字：GIS；局部放电；模式识别；模糊K-近邻算法
Abstract
PartialdischargeidentificationisoneofthekeycontentsofGISelectricalequipmentfaultpredictionanddiagnosis.Inthispaper,afuzzyK-nearestneighboralgorithm-basedGISpartialdischargepatternrecognitionmethodisproposedfortheproblemofGISpartialdischargepatternrecognition.ThismethodusesthefuzzyK-nearestneighboralgorithmtoextractandclassifythepartialdischargesignals,realizingautomaticrecognitionandclassificationofpartialdischargesignalsinGIS.Inthispaper,takingacertainGISasanexample,samplesofdifferenttypesofpartialdischargesignalswerecollected,andtheirfeatureswereanalyzed,andapartialdischargefeaturedatabasewasestablished.Throughtestingofexperimentalsamples,thecorrectnessandeffectivenessofthemethodweredemonstrated.
Keywords:GIS;partialdischarge;patternrecognition;fuzzyK-nearestneighboralgorithm
1.介绍
GIS是一种重要的电气设备，被广泛用于电力系统中。局部放电是GIS中最常见的故障形式之一，因此实现GIS的局部放电的自动识别和分类就显得格外重要。然而，由于信号噪声、传感器故障等因素的影响，GIS的局部放电模式识别的难度较大。因此，本文提出一种基于模糊K-近邻算法的GIS局部放电模式识别方法。
2.模糊K-近邻算法
K-近邻算法是一种常见的模式识别算法，其核心思想是利用样本空间中的K个邻居来确定测试样本的类别。模糊K-近邻算法是K-近邻算法的一种变体，在K-近邻算法的基础上，引入了模糊性概念，使得算法更加灵活和有效。该算法的关键是确定邻域半径，通常采用交叉验证的方法来确定最佳的邻域半径。
3.实验设计
为验证该方法的正确性和有效性，本文以某GIS为例，采集了不同类型的局部放电信号样本，并分析了其特征。根据信号特征，建立了局部放电特征数据库，然后将其用于对实验样本的识别分类。
4.实验结果
本文对三种不同类型的局部放电信号进行了测试和验证。测试结果表明模糊K-近邻算法具有较高的分类精度，可有效实现局部放电信号的自动识别。
5.结论
本文提出了一种基于模糊K-近邻算法的GIS局部放电模式识别方法，该方法确立了GIS中局部放电信号的自动识别分类的基本思路。实验结果表明该方法具有较高的分类精度，可有效提高GIS电气设备故障诊断和预测的准确性和可靠性。