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.

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

所属期刊栏目：19

分类号：TM76(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：广东电网有限责任公司科技项目GDKJXM20162022

在线出版日期：2019-11-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：192-199