KNN算法在换流变压器局部放电模式识别中的应用

换流变压器作为电力自动化设备的重要组成部分，在特高压直流输电系统中发挥着关键作用。随着输电电压等级的提升，局部放电问题日益凸显，因为这可能导致变压器性能下降和故障。传统的局部放电检测方法容易受到脉冲电压的干扰，而利用超高频技术则能有效克服这个问题，因此建立基于超高频局部放电信号的故障诊断系统具有重要意义。 本文提出了一种创新的换流变压器故障诊断方法，主要依赖于K近邻(KNN)算法。首先，作者在实验室中通过设计四种人工油纸绝缘缺陷，运用超高频天线收集局部放电信号。信号处理环节中，对收集到的局部放电超高频信号进行小波包多尺度变换，这是一种能够捕捉信号不同频率成分的分析工具，通过计算多尺度小波系数的能量系数，提取出信号的关键特征。 KNN算法在这个过程中被用于识别这些特征参数。KNN是一种基于实例的学习方法，它并不试图构建复杂的模型，而是简单地通过查询数据库中最相似的K个样本来做出决策。这种方法在文本分类等领域表现出色，因为它易于理解和实施。文章对比了KNN算法与反向传播神经网络(BPNN)在局部放电超高频信号模式识别上的效果，结果显示KNN算法在识别精度和适用性上更具优势。 通过这种方式，本文的研究有助于改进换流变压器的故障诊断技术，提升其在高压运行环境下的可靠性。KNN算法的优势在于其简单、直观，对于大规模数据处理也相对高效，这对于实时监测和早期故障预警至关重要。这一工作对于推动换流变压器故障分析的标准制定以及电力系统整体安全水平的提高具有实际价值。