基于边际谱图像的变压器局部放电检测技术研究杨凯东（中海油能源发展采油服务公司，天津３００４５１）摘要：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。关键词：边际谱图像；变压器；局部放电中图分类号：ＴＭ７２１ＤＯＩ：１０．１９７６８／ｊ．ｃｎｋｉ．ｄｇｊｓ．２０２３．０４．０３５ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒＰａｒｔｉａｌＤｉｓｃｈａｒｇｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＢａｓｅｄｏｎＭａｒｇｉｎａｌＳｐｅｃｔｒｕｍＩｍａｇｅＹＡＮＧＫａｉｄｏｎｇ（ＣＮＯＯＣＥｎｅｒｇｙＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔＯｉｌＰｒｏｄｕｃｔｉｏｎＳｅｒｖｉｃｅＣｏｍｐａｎｙ，Ｔｉａｎｊｉｎ３００４５１，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｔｐｒｅｓｅｎｔ，ｔｈｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｒａｔｅｏｆｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｐａｒｔｉａｌｄｉｓｃｈａｒｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｓｌｏｗ，ａｎｄａｓｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｔｅｓｔｓａｍｐｌｅｓｉｎｃｒｅａｓｅｓ，ｔｈｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｒａｔｅｗｉｌｌｓｌｏｗｄｏｗｎ，ｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｔｈｅｍｅｍｏｒｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｏｆｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｓ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ａｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｐａｒｔｉａｌｄｉｓｃｈａｒｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｂａｓｅｄｏｎｍａｒｇｉｎａｌｓｐｅｃｔｒａｌｉｍａｇｅｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｅｄｉｓｃｈａｒｇｅｓａｍｐｌｅｉｓｃｏｌｌｅｃｔｅｄｂｙｔｈｅｓａｍｐｌｅｃｏｌｌｅｃｔｏｒ，ａｎｄｔｈｅｎｔｈｅｓａｍｐｌｅｄａｔａｉｓｔｒａｎｓｍｉｔｔｅｄｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｎｅｔｗｏｒｋＴｅｓＩＮＥｅｔ２４ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ．ＴｈｅＨｉｌ...
