论文摘要
为发现高压电缆异常状态并及时地发出异常告警,提出了一种基于邻域保持嵌入(neighborhood preserving embedding,NPE)和主成分分析(principal component analysis,PCA)的高压电缆异常状态检测方法。针对PCA只能保留数据全局结构信息的缺陷,提出将流形学习算法NPE与PCA结合,从而实现数据全局和局部特征信息的全方面提取;然后利用T2和SPE统计量作为电缆状态特征量,其控制限作为状态异常阈值判据,并推导出不同异常状态特征指标的贡献度,确定高压电缆主要异常指标;接着通过计算高压电缆各分段统计量的值,确定电缆异常区域;最后利用广东珠海供电局辖区内220 k V高压电缆统计资料验证所提策略的正确性。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘敏,方义治,孙廷玺,罗思琴,王升,周念成,兰雪珂
关键词: 高压电缆,异常检测,领域保持嵌入,主成分分析,全局和局部特征
来源: 科学技术与工程 2019年27期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学
专业: 数学,电力工业
单位: 广东电网有限责任公司珠海供电局,输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室(重庆大学)
基金: 广东电网有限责任公司科技项目(GDKJXM20162022)资助
分类号: TM75;O212.4
页码: 192-199
总页数: 8
文件大小: 3285K
下载量: 63
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