目前,关于直流电压下局部放电信号特征提取技术的研究极少.用于表征连续放电间相关关系的特征散点图是常用的统计分析方法,但现阶段仅用于定性分析放电现象.引入互信息、最大信息系数(maximal information coefficient, MIC)、最大信息非参数扩展类(maximal information-based non-parametric exploration,MINE)等先进的非线性相关特征分析手段,提取该类散点图定量特征.基于互信息的MIC和MINE具有普适性、公平性和对称性等重要特性.最终共提取了36个相关特征参数,与22个传统统计算子一起组成特征指纹.之后,使用最大相关最小冗余(mRMR)算法选取最优特征指纹空间并使用MIC进行优化.利用XLPE单芯电缆制作了绝缘内部气隙、主绝缘表面划伤、高压端毛刺电晕、半导电层爬电4类典型绝缘缺陷模型,将文中方法应用于试验数据分析.最终确定了含有48个参数的最优特征指纹,使用人工神经网络等机器学习方法进行模式识别可获得91％的平均识别精度.该结果表明,使用文中方法提取的散点图非线性特征可以有效反映放电模式.
交联聚乙烯电缆 直流局部放电 特征提取 相关分析 最大信息系数