基于RSSI指纹库的变压器局部放电定位

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摘  要：为在变压器发生局部放电时能够对局部放电源进行准确定位，提出一种基于特高频电磁波信号强度（RSSI）的指纹库定位方法。在实验室搭建搭建实验平台，运用采集到的特高频电磁波信号强度建立RSSI指纹库，再利用广义回归神经网络（GRNN）算法进行定位，实验结果验证了该方法的有效性。

关键词：变压器;局部放电;定位;RSSI指纹;广义回归神经网络

中图分类号：TM41      文献标志码：A          文章编号：2095-2945（2022）09-0023-04

Abstract： In order to locate the partial discharge power supply accurately when partial discharge occurs in transformer， a fingerprint library location method based on a received signal strength indicator （RSSI） of ultra-high frequency electromagnetic waveis proposed. An experimental platform is built in the laboratory， and the RSSI fingerprint database is established by collecting the UHF electromagnetic wave signal strength， and then the generalized regression neural network （GRNN） algorithm is used for positioning. The experimental results verify the effectiveness of the method.

Keywords： transformer; partial discharge; location; RSSI fingerprint; generalized regression neural network

目前，常用变压器局部放电定位方法主要有电气法、超声波法和特高频法（Ultra High Frequency， UHF）[1]。（剩余3331字）