| 目前变压器局部放电检测的识别率较低,而且随着检测样本的增多,检测速率会变慢,增大了变压器的内存消耗.为此,提出了基于边际谱图像的变压器局部放电检测技术,利用样本采集器进行放电样本的收集,再通过层次网络 TesINEet２４结构进行样本数据的传输,利用边际谱图像的 Hilbert-Huang变换模型分离算法对收集的样本数 据进行处理,通过二维散点图进行数据集的优化,最后利用处理后的数据搭建局部放电检测模型.通过实验发现,设计方法可提高放电检测识别率,在放电样本最大时,其检测识别率可以高达９９％,而且随着样本的增多,其检测识别率也会提高,减少了变压器的运行内存,提高了电力系统的效率. |
