登录 | 注册 | 退出 | 公司首页 | 繁体中文 | 满意度调查
综合馆
基于邻域保持嵌入-主成分分析的高压电缆状态数据异常检测及分析
  • 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 embed-ding,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 kV高压电缆统计资料验证所提策略的正确性.

  • 作者

    刘敏  方义治  孙廷玺  罗思琴  王升  周念成  兰雪珂  LIU Min  FANG Yi-zhi  SUN Ting-xi  LUO Si-qin  WANG Sheng  ZHOU Nian-cheng  LAN Xue-ke 

  • 作者单位

    广东电网有限责任公司珠海供电局,珠海,519000/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),重庆,400044

  • 刊期

    2019年27期 ISTIC PKU

  • 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 

相似文献 查看更多>>
34.226.244.70