基于自适应神经模糊的GIS缺陷模式识别方法

作     者：唐松平 周舟 彭刚 张作刚 彭杰 TANG Songping;ZHOU Zhou;PENG Gang;ZHANG Zuogang;PENG Jie

作者机构：广东电网有限责任公司惠州供电局惠州516000 西安交通大学电气学院西安710049 

出 版 物：《计算机与数字工程》 (Computer & Digital Engineering)

年 卷 期：2019年第47卷第9期

页      面：2321-2326页

学科分类：0808[工学-电气工程] 080803[工学-高电压与绝缘技术] 08[工学] 

基　　金：南网科技项目(编号:031300KK52150019)资助 

主　　题：GIS 自适应模糊神经推理系统 模式识别 局部放电 

摘      要：气体绝缘组合电器(GIS)目前得到了广泛的应用,因此对GIS各种放电特点和故障识别的研究具有重要意义。论文提出了基于自适应神经模糊的GIS局部放电检测与缺陷模式识别方法,建立了相应的神经模糊推理系统,设计GIS局部放电实验系统并完成了局部放电数据的采集,在选取并处理相应的放电特征输入至系统后,根据系统输出的结果判别GIS缺陷类型。实验结果表明,相比于目前应用广泛的BP神经网络和RBF神经网络,论文提出的GIS局部放电检测和缺陷模式识别方法在识别率高出多个百分点,识别结果更为可靠,在故障诊断方面具有一定的现实意义。