基于变尺度PCA的电力设备载流故障早期预警

摘要：

针对载流故障的时域多样性,提出基于变尺度主成分分析(PCA)的载流故障早期预警方法.首先构造即时温度序列和多种时间尺度的平均温度序列,然后对各温度序列分别进行主成分分析以提取故障的早期特征,并采用K-means算法对异常温度点进行聚类分析以实现故障定位.实验结果表明,该方法能有效地进行载流故障诊断,并使故障的预警时间比常规的温度阈值法显著提前.

关键词：电力设备、主成分分析、K-means、尺度、载流故障、早期预警、故障检测、监测、故障定位

所属期刊栏目：32

分类号：TM76;TP277(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2012-07-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：147-151