基于多光谱阵列的C_%284%29F_%287%29N_CO_%282%29混合气体局部放电光学特征分析与诊断.pdf

第57 卷第9 期2023年9月文章编号：10 0 6-2 46 7(2 0 2 3)0 9-117 6-10上海交通大学学报JOURNAL OF SHANGHAI JIAO TONG UNIVERSITYVol.57 No.9Sep.2023DOI:10.16183/ki.jsjtu.2022.299基于多光谱阵列的 CF,N/CO混合气体局部放电光学特征分析与诊断李泽1，钱勇，臧奕茗1，周小丽，盛戈1，江秀臣1（1.上海交通大学电气工程系，上海2 0 0 2 40；2.复旦大学光源与照明工程系，上海2 0 0 433）摘要：局部放电（PD)的光学检测是反映设备绝缘状态的重要方法.CF,N/CO2混合气体是目前最具有潜力的SF。替代气体，但是缺乏针对该混合气体光学PD特性和诊断方法的研究.构建了一个可采集7 个特征波段的PD多光谱阵列检测平台，制作了4种PD缺陷，分析了5种不同比例的CF,N/CO2混合气体和纯SF。气体条件下多光谱PD特征在相位分布、能量分布和特征堆叠图的异同，提出了一种基于多光谱特征（MF)和最近邻算法（KNN)的PD诊断新方法.实验结果表明，纯SF。故障识别准确率可达9 6.2%；CF,N/CO2混合气体的识别率在8 8%以上，最高准确率为91.1%.该方法对环保型气体绝缘设备的PD诊断具有指导意义，也为传统的PD检测和诊断提供了新思路，关键词：CF,N/CO2；局部放电；多光谱阵列；光学检测；模式识别中图分类号：TM855文献标志码：AOptical Feature Analysis and Diagnosis of Partial Discharge inC4F,N/CO2 Based on Multispectral ArrayLI Ze,QIAN Yong，ZA NG Yi m i n g ,ZH O U Xi a o l i?,SH ENG G e h a o ,JI A NG Xi u c h e n!(1.Department of Electrical Engineering,Shanghai Jiao Tong University,Shanghai 200240,China;2.Department of Light Sources and Iluminating Engineering,Fudan University,Shanghai 200433,China)Abstract:Optical detection of partial discharge(PD)is an important way to reflect the insulation status ofequipment.C,F,N/CO2 gas mixture is one of the most potential substitutes for SF at present,but there isa lack of research on its optical PD characteristics and diagnostic methods.In this paper,a PDmultispectral array detection platform that can collect 7 characteristic bands is constructed,and 4 kinds ofPD defects are produced.The similarities and differences of the PD multispectral characteristics in phasedistribution,energy distribution,and feature stacking map under the conditions of 5 different ratios ofC F,N/CO2 gas mixture and pure SF.gas are analyzed.Finally,a novel method of PD diagnosis based onmultispectral features(MF)and k-nearest neighbors(KNN)is proposed.The experimental results showthat the fault recognition accuracy in pure SF。c a n r e a c h 96.2%.T h e r e c o g n i t i o n r a t e o f C,F,N/CO 2 g a smixture is above 88%,and the highest accuracy rate is 91.1%.This method has a guiding significance for收稿日期：2 0 2 2-0 7-2 5修回日期：2 0 2 2-0 9-2 5录用日期：2 0 2 2-11-2 3基金项目：国家自然科学基金（6 2 0 7 50 45)资助项目作者简介：李泽（1997-)，博士生，从事电力设备局部放电状态监测与智能化研究.通信作者：钱勇，副教授；E-mail：q i a n _y o n g s j t u.e d u.c n.第9期the PD diagnosis of environmentally friendly gas-insulated equipment,and provides a new route fortraditional PD detection and diagnosis.Key words:C,F,N/CO2;partial discharge(PD);multispectral array;optical detection;pattern recogni-tion李泽，等：基于多光谱阵列的C,F,N/CO2混合气体局部放电光学特征分析与诊断1177(1)气体绝缘开关设备（Gas-Insulated Switchgear，GIS）和气体绝缘输电线路（Gas-InsulatedTrans-mission Line，G I L)具有集成度高、稳定性强、输电容量大等优点，在电网中得到广泛应用1-2.在电力设备运行过程中，绝缘缺陷会引发局部放电（PartialDischarge，PD)是威胁整个系统安全的主要因素之二31.局部放电检测是电力设备绝缘状态检测的常用技术手段，可以有效反映绝缘状态和缺陷类型，有利于GIS/GIL的安全稳定运行4.局放检测方法包括基于电磁波的特高频法、基于声波的超声法和基于光辐射的光测法等5.与特高频法和超声法相比，光测法具有抗电磁干扰强、灵敏度高、绝缘性强等优点，是一种可靠且具有潜力的方法，具有较高的研究和应用价值6.目前常用于检测光局放信号的器件是光电倍增管(Photomultiplier Tubes，PM T)7 和高速增强电荷耦合器件（Intensified Charge-Coupled Device,ICCD)E81.然而,PMT只能采集局放的光强，且驱动电压高；高速ICCD检测装置体积大、安装复杂、成本高.因此，光测法长期以来仅在实验室中开展，难以应用于实际设备.硅光电倍增管（SiliconPhoto-multiplier，SiPM)由于具有高集成度、低成本和高灵敏度等优点，近年来在光局放检测中受到关注和应用9.但是现有的基于SiPM的局放检测方法只能检测可见光、红外和紫外等范围内的光强度，光谱分辨率低，获得的多光谱特征信息量较少，无法反映放电状态和类型的更多光谱细节.且基于SiPM的多光谱局放检测和诊断方法主要集中于SF。气体.SF。是一种温室气体，其全球变暖潜能值（GlobalWarming Potential，G W P)是COz的 2 3 50 0 倍.为了保证绝缘性能的同时降低温室效应，3MTM公司和一些学者提出了一种具有巨大潜力的环保混合气体CF,N/CO2，并已在部分设备中投人使用10 1.然而，当前针对C,F,N/CO2混合气体的局放研究主要局限于其电学和化学性质11-13，尚未有关于C,F,N/CO2混合气体多光谱局放检测和诊断的研究.同时，由于不同气体分子放电会产生不同的光谱辐射，不同气体的多光谱局放检测的诊断标准存在差异，所以所提出的针对SF。的多光谱PD检测和诊断标准在C,F,N/CO混合气体中的应用效果有待进一步讨论和验证.基于此，设计一种新型多光谱阵列（Multispec-tralArray，M A)传感器，使用4X4的多光谱网格将SiPM阵列细分为7 个波段（介于紫外和红外范围之间），以检测4种局放缺陷的光学特性，绘制了SF。和CF,N/CO混合气体的局放多光谱检测的相位分布图、能量分布图和特征堆叠图，对比分析了不同条件下光局放特征的差异，提出了一种基于多光谱特征（Multispectral Features，M F)和最近邻算法（K-Nearest Neighbors，K NN）的新型局部放电诊断方法，并验证了该方法在5种不同比例的C,F,N/COz混合气体和 SF。中的有效性.在不增加SiPM传感器体积和电路的情况下，更高效、准确地实现了PD的检测和分类，不仅为传统SF。气体绝缘设备的PD检测和诊断提供了新思路，而且对环保气体绝缘设备中的光学局部放电检测有重要的理论指导和现实意义，1局部放电多光谱阵列检测技术1.1气体放电的光辐射机制气体放电过程中伴随着光的辐射.原子、分子和离子在受到外部能量激发时将从基态或较低能级跃迁到较高能级.当它回到基态或更低的能级时，不同的粒子会辐射出不同波长的光来释放能量14.粒子跃迁所辐射的光的频率可以表示为E2-Eh式中：E2和Ei分别为高能级和低能级的能量;h为普朗克常数.以不同比例的CF,N/CO2混合气体和SF。气体在不同放电模型下的PD光信号为研究对象.由于不同的气体分子和不同的放电模式都会产生不同的激发态和能级跃迁，从而辐射出不同频率的光.因此，通过采集不同波段的PD光辐射的相对强度，研究不同比例的CF,N/CO2混合气体与SF。气体之间以及不同放电模型之间的异同.1.2局部放电多光谱阵列检测装置SiPM是一种基于多像素光子计数器的新型光1178电探测器器件，由工作在盖革模式的雪崩二极管阵列组成14.SiPM传感器具有高增益、高灵敏度、低偏置电压、对磁场不敏感、结构紧凑等优点，适用于气体绝缘设备的局放检测.每个SiPM由大量雪崩二极管单元组成.在硅光电倍增管的动态范围内，其输出电流与雪崩中微元件的数量成正比本文使用的SiPM型号为ARRAYJ-30035-16P-PCB,其结构和光子探测效率如图1所示.50403020100200Fig.1SiPM and its photon detection efficiency为了更细致地表征局部放电光学特性，设计了一种新型MA传感器，提高了SiPM检测的光谱分辨率，能够获取更丰富的光学局放信息.制作了一个16方格来独立划分SiPM的每个传感器单元，并在16个网格中安装不同的滤光片（LightFilter，LF）对光信号进行滤波，获得多波段的PD光谱特性.为了将传感器更好地应用于气体绝缘设备的检测，根据设备外壳的形状设计了高度集成的电路板，用于采集和输出多光谱PD信号.多光谱阵列检测装置的整体结构如图2 所示.选取阵列中的7 个单元作为检测通道，其余单图2 多光谱阵列检测装置模型及实物图Fig.2Model and physical image of multispectral arraydetection device上海交通大学学报元作为可扩展通道进行备份.所选取的7 个LF的主要透射波段信息如表1所示，涵盖了从紫外到红外的波长范围，其中LFO滤光片可以透过所有波段的光.表1不同滤光片的数据Tab.1Information of different filters滤光片波长/nmLFO全波段LF16301100一过电压6.0 VLF2-过电压2.5VLF3LF4LF5SiPM1cm2300400图1SiPM及其光子探测效率滤光片SiPM传感器第57 卷透光率/%全透9058259385510545832603809046050090LF64004452实验设置500600波长/nm857008009002.1实验平台设置气体绝缘设备PD多光谱阵列检测实验平台如图3所示.其中，高压源为无电晕交流高压源；局放仪型号为HaffleyDDX9121b，用于检测局放起始电压(Partial Discharge Inception Voltage,PDIV);多光谱数据采集仪器型号为HIOKI-MR6000.限流电阻自耦变压器380V升压变压器Fig.3Experimentcircuit气体绝缘设备在安装、生产、运行等过程中可能会出现局部放电缺陷.目前，针对C,F,N/CO2混合气体中不同缺陷的多光谱PD信号研究很少.为了给环保型气体绝缘设备的运行维护提供参考，制作了4种典型缺陷模型进行PD实验，分别为针尖缺陷、悬浮缺陷、微粒缺陷和沿面缺陷，如图4所示.针尖缺陷的电极间距为10 mm，悬浮缺陷的电极间距为2 mm，颗粒缺陷的电极间距为7 mm.耦合电容测量阻抗局放仪图3实验接线图数据采集数据处理第9期高压电极环氧树脂接地(a)悬浮缺陷高压电极微粒接地(c)微粒缺陷图4局部放电典型缺陷模型Fig.4Typical defect models of partial discharge2.2不同绝缘气体的局部放电检测由于C,F,N气体的液化温度较高，使用时需加入CO2缓冲气体平衡.目前，国际公认的具有良好电绝缘性能的混合比例约为4%10%151.实际使用的比例没有统一标准.为了研究对比C,F,N/CO2混合气体与SF。的PD多光谱特性，分别在C,F,N占比为4%、6%、8%、10%、12%的CF,N/CO,混合气体以及10 0%SF。的6 种气体环境中进行实验实验过程中，为保证气体的纯度，每次换气前先对罐体抽真空.随后采用配气装置向罐内填充不同浓度的绝缘气体，直至气压达到0.2 MPa.在6 种不同的绝缘气体环境下分别模拟了4种缺陷，共计2 4种实验条件.然后在每种条件下施加1.1倍PDIV，李泽，等：基于多光谱阵列的C,F,N/CO2混合气体局部放电光学特征分析与诊断高压电极3局部放电多光谱特征分析为了研究不同绝缘气体下不同缺陷的局部放电接地多光谱特征，分别从多光谱相位分布、多光谱能量分(b)针尖缺陷布和多光谱特征堆叠分布对不同实验条件下的局部高压电极放电进行对比分析.初步实验发现，不同比例C4F,N/CO2混合气体的PD相位分布和能量分布差异不明显.因此，针对不同气体的PD相位分布和一环氧树脂能量分布，选取8%CF,N/92%CO2混合气体与100%SF。进行分析.针对PD的MF堆叠分布，对比了2 4种不同条件下的实验结果.接地3.1PD多光谱相位分布(d)沿面缺陷图58 分别为8%CFN/92%CO2混合气体以及纯SF。气体中悬浮缺陷、针尖缺陷、微粒缺陷和沿面缺陷的PD多光谱相位分布图.轴表示相位，轴表示不同波段，之轴表示每种缺陷在不同波段的相对PD强度.悬浮缺陷的PD广泛分布在正负半周.悬浮放电在C,F,N/COz混合气体中的相位分布较为集中，主要出现在6 0 130 2 40 2 90、32 0 附近；悬浮缺陷在SF。中的放电相位在6 0 130 和2 40 330范围内分布较为均匀.C,F,N/COz混合气体中的针尖缺陷在6 0 120和2 40 32 0 内存在放电信号.对比正负半周期相位分布和放电强度可以发现，正半周期放电相位分布区间小，光强较大；负半周期放电相位分布区间大，光强较小.而在SF。气体中，正半轴上仅在10和90 附近出现少量放电信号；负半轴上，在180附近和2 40 32 0 范围内放电，且2 40 32 0 1179通过MA传感器采集不同测试条件下各个波段的光强.最后，对比分析采集的MF数据并采用智能方法进行故障诊断，得到不同气体的PD多光谱特征和分类方法。320ZLFOLFiLF2F3LF4F5LF6180360相位/(）(a)8%C,F,N/92%CO2LFOFiF2F3F4F5F60180相位/()(b)SF6LFO,LF1,LF2,LF3,LF4,LF5,LF6图5悬浮缺陷的相位分布Fig.5Phase distribution of suspension defect3601180上海交通大学学报第57 卷3FO2FF2F3LF60180相位/()(a)8%C,F,N/92%CO2FO2LF63600LF0,LF1,LF2,LF3,LF4,LF5,LF6图6 针尖缺陷的相位分布Fig.6Phase distribution of needle defect180相位/(）(b)SF63603FO2F2F3LF60180相位/（）(a)8%C,F,N/92%CO2FO2FF2F3LF63600LFO,LF1,LF2,LF3,LF4,LF5,LF6图7 微粒缺陷的相位分布Fig.7 Phase distribution of particle defect180相位/(）(b)SF63603FO2FiF2F3F4LF60180相位/()(a)8%C,F,N/92%CO2范围内PD强度较大.该现象是由于气体电负性的差异，具有一定的极性效应.微粒缺陷的PD广泛分布在正负半周.相比于SF。，微粒缺陷在C,F,N/CO2混合气体中的放电相位分布相对较窄，主要在10 110 和2 10 30 0 微粒缺陷在SF。气体中的放电相位分布相对较宽，在10 12 5和2 2 0 350 相位放电较为明显.对比4种缺陷的放电相位分布可以发现，沿面缺陷的PD相位分布范围相对较小，尤其是在SF。FO2FiF2LF63600LFO,LF1,LF2,LF3,LF4,LF5,LF6图8 沿面缺陷的相位分布Fig.8 Phase distribution of surface defect气体中.在CF,N/CO，混合气体中，沿面放电相位分布在30 12 0 和2 10 310；而在SF。气体中，沿面放电相位分布在6 0 130 和2 40 2 90 对比图58 可以看出，相同气体中，同类缺陷的PD在不同波段上大致具有相同的相位分布，只是幅度不同.在不同的绝缘气体中，相同的缺陷具有不同的PD相位特征；在同一绝缘气体中，不同缺陷也具有不同的PD相位特征.因此，这可以作为PD模式识别的特征依据.180相位/(）(b)SF6360第9期3.2PD多光谱能量分布图912 为不同实验条件下PD多光谱累积能量曲线的相位分布图.累积能量曲线为各相位PD信号幅值之和，即采集的PD光信号幅值在各个相位上的积分。2420F(ne)16鲁d12840400F300F(ne)喜d200100F06(m)42李泽，等：基于多光谱阵列的C,F,N/CO，混合气体局部放电光学特征分析与诊断180360相位/()相位（)(a)8%C.F,N/92%CO2(b)SF6图9悬浮放电的能量分布Fig.9Energy distribution of floating electrode defectLFO-LF1-LF2-LF3-LF4-LF5-LF6180相位/()(a)8%C,F,N/92%CO2Fig.10Energy distribution of needle defectLFOLF1LF2LF3LF4-LF5-LF61181对比图912 可知，同种缺陷在不同绝缘气体中放电，尽管相位分布相似，但不同波段的局放能量存在差异.其中，LFO波段接收到的PD能量最大，LF3波段接收到的PD能量最小.同时，在不同气体和不同缺陷类型条件下，各波段接收到的PD能LFO10LF1-LF1LF2-LF2LF38-LF3LF4-LF4-LF5-LF56-LF6-LF6423600LFO500-LFi-LF2400F-LF3(ne)鲁dd-LF4-LF5300F-LF6200100F3600图10 针尖放电的能量分布8LFOLF1-LF26-LF3(ne)-LF4-LF5-LF642LFO180180相位/（）(b)SF63600180相位/()(a)8%C,F,N/92%CO2Fig.11Energy distribution of particle defect360图11微粒放电的能量分布0180相位/(）(b)SF63601182上海交通大学学报10r18LFOLF18LF2LF3-LF4(ne)642第57 卷LFO-LF1-LF2-LF3-LF4-LF5-LF5-LF6-LF6鲁d60量的排序也略有差异.不同的气体因放电粒子的不同而辐射出不同波段的光强.因此，在不同的绝缘气体中，同一缺陷在相同波段呈现不同的PD能量.此外，不同缺陷的不同电场激发会导致粒子处于不同的激发态，从而导致不同缺陷在同一绝缘气体中的PD能量分布不同.180相位/()(a)8%C,F,N/92%CO2Fig.12Energy distribution of surface defect360图12 沿面放电的能量分布3.3PD多光谱特征分布为了研究不同缺陷在不同波段的放电强度的比例，分别绘制了4种缺陷在6 种不同绝缘气体下的PD多光谱特征堆叠分布，如图13所示.MF特征堆叠分布图是通过计算每种缺陷下6 个LF波段的所有PD信号强度的平均值，并将其归一化到O，10180相位/()(b)SF63601.61.2F亚$0.80.40LF11.61.250.80.40LF1Fig.13Multispectral feature stacked distribution of four partial discharge defects1.61.2$0.80.40LF2LF3滤光波段(a)微粒缺陷LF2LF3滤光波段(c)针尖缺陷4%C.F,N,6%C4FN,8%CFN,10%C.FN,12%CAF-N,SF图13四种局放缺陷的多光谱特征堆叠分布LF4LF4LF5LF5LF6LF6LF11.61.250.80.40LF1LF2LF2LF3滤光波段(b)悬浮缺陷LF3LF4滤光波段(d)沿面缺陷LF4LF5LF5LF6LF6第9期区间内得到的.在微粒缺陷的MF堆叠分布中,LF4波段所占比例最高，LF3波段所占比例最低，不同波段之间具有一定的差异.各波段的放电强度所占比例依次为：LF4 LF6 LF5 LF1 LF2 LF3.在悬浮缺陷的MF堆叠分布中,LF2波段所占比例最大，其余波段比例基本相近，说明LF2波段是悬浮缺陷的特征波段.在针尖缺陷的MF堆叠分布中，LF4波段和LF6波段所占比例较大，LF3波段所占比例最小.针尖缺陷的MF堆叠分布整体外观与微粒缺陷相似，但略有不同.由于针尖缺陷PD比较稳定，所以各波段分布的均匀性较高.而微粒放电具有高波动性和强随机性，因此两种缺陷类型的MF堆叠分布中存在一定差异.在沿面缺陷的MF堆叠分布中,LF2、LF4、LF6波段比例相近，占比均较大，其中LF6波段所占比例最大.LF3波段所占比例较小.对比4种局放缺陷的MF堆叠分布可以看出，不同的放电缺陷具有不同的分布特征，同一缺陷在不同绝缘气体中的总体特征相似但略有不同.4基于多光谱特征的局放诊断方法在局部放电故障诊断方面，通常先构造脉冲序列相位分布（Phase Resolved Pluse Sequence，PRPS)或局部放电相位分布（PhaseResolvedPar-tial Discharge，PRPD)谱图，随后从谱图中提取特征形成特征库，最后进行分类识别2，16.通过第3节对PD缺陷的多光谱检测可以发现，不同的PD缺陷会辐射出不同光谱分布的光，这意味着多光谱特征可以作为PD缺陷的直接诊断依据，避免了传统方法中复杂的模式构造和特征提取3，5，省略了相位同步或频域处理等环节，简化了操作步骤，提高了识别效率.根据上文的检测结果可知，不同气体条件下多光谱特征的分布不同，即特征所包含的信息量和区分程度不同.特征质量的差异会影响诊断方法的有效性.因此，进行不同气体条件下的局放诊断实验以说明本文所提方法的普适性.4.1基于MF-KNN的局放诊断方法将时域中每个PD信号对应的t个LF波段的强度表示如下：（2)式中：1表示在每种实验条件下采集的总PD脉冲数；I 表示第1个PD信号的多光谱辐射强度；ai表李泽，等：基于多光谱阵列的C,F,N/CO2混合气体局部放电光学特征分析与诊断强度当作特征值输人到KNN模型中.KNN是一种有效的非参数分类方法，其适合增量学习，且分类准确率较高，可以很好地获得特征之间的相关性，并且对异常值具有较强的可识别性17-18.KNN算法的核心思想是将一个新的未分类的样本归属于k个最邻近样本中占比最高的一个类别，主要包含以下3个步骤1-2 0。（1）样本相似性度量.根据距离来判断两个点的相似度，通常采用欧氏距离作为衡量标准.距离越小，相似度越大.随后选出和待归类样本P。距离最近的k个样本p1，p 2，.，p：p(x,y)=/(a;-y.)i=1式中：x、y 分别为两份样本的特征向量x=12am,y=y y 2 ym;iy分别为样本x和样本y的第i个特征值；m为特征向量的维度.（2）在这k个样本中，找出占比最大的类型，即计算P。对于每个类型的分数：Q(pa,Z,)=U(pn,Z,)Knk1,p,E Z,U(pu,Z,)=o,p,4 Z,式中：Z,为特征库中第种类型；。为待归类样本中的某一样本,pE P.（3）将样本p。划归为分数最大的Q（p a，Z,）对应的类型.4.2实验结果与分析为了研究本文算法在不同绝缘气体条件下的诊断效果，分别在5种比例的C,F,N/CO2混合气体和纯SF。条件下开展了光学PD实验，模拟了4种局部放电缺陷类型，每个样本包含10 0 0 ms的数据.为了验证算法在局部放电模式识别中的有效性，采用多种分类器进行对比实验.所用分类器分别为支持向量机(SupportVectorMachine，SVM)、决策树(Decision Tree,DT)、K NN.以 MATLAB 2018a 为运行环境，使用5折交叉验证方法检验分类器的误差率.不同算法在不同绝缘气体条件下的PD分类准确率如表2 所示.由表2 可以看出，基于多光谱特征的分类识别方法在不同绝缘气体条件下均具有较好的识别效1183示第1个PD的不同LF波段接收到的光辐射强度.由于PD光信号的绝对强度具有波动性，不适合直接分类.为了有规律地表征不同实验条件下PD的多光谱特征，将采集到的PD多光谱辐射强度归一化至区间一1，1,将归一化的PD多光谱辐射(3)(4)(5)1184算法MF-SVMMF-DTMF-KNN果，准确率在8 0%以上.这证明直接采用局部放电多光谱值作为故障诊断特征的可行性，在保证分类准确率的基础上，减少了繁杂的特征提取步骤，提高了识别效率.由实验结果可知，在保持数据预处理方法一致的情况下，本文算法在 SF。和 CF,N/CO2混合气体中均具有良好的诊断性能，识别率明显优于其他算法.基于MF-KNN诊断方法的分类准确率可以达到8 8%以上.在6 种气体条件中，纯SF6的识别率最高，可达9 6.2%，在CF,N/CO2混合气体中的最高准确率为91.1%.因此，本文方法不仅有利于对现有的SF。气体绝缘设备的故障诊断，而且可兼容未来CF,N/CO2设备的PD识别，具有广泛的应用前景.5结论设计了一种新型的局部放电多光谱阵列检测传感器，采集了不同比例的C,F,N/CO2混合气体和纯SF。气体的PD多光谱数据，分析了不同气体条件中不同放电缺陷的相位分布、能量分布和特征堆叠分布特点，提出了基于MF-KNN的PD多光谱故障诊断方法，具有良好的识别效果，（1）局放多光谱阵列检测传感器体积小、实用性强，不仅可以检测气体绝缘设备中的局部放电，还能从更高分辨率的多光谱特征中直观地反映局放的内在信息（2）C F,N/C O z 混合气体与SF。的PD多光谱特征相位分布、能量分布和特征堆叠分布存在一定差异.因此多光谱阵列采集的PD多光谱特征数据可以区分相同气体条件下的不同缺陷，为PD模式识别提供了良好的特征支持（3）提出基于MF-KNN的局部放电模式识别方法，直接利用多光谱特征进行PD故障诊断，简化了繁琐的特征提取步骤，提高了识别效率.与其他算法相比，该方法具有更高的识别率，在不同气体中的聚类准确率可达8 8%以上，最高准确率可达96.2%，可有效应用于传统SF。设备和未来C4F,N/CO2设备.优越的兼容性避免了未来气体置上海交通大学学报表2 不同算法的分类准确率Tab.2Classification accuracy of different algorithms4%C,F7N6%CF7N81.183.785.183.190.688.7第57 卷分类准确率/%8%CF7N10%C,FN88.586.687.786.891.189.1换造成的PD检测系统的误报和漏报，节约检测成本.参考文献：1高克利，颜湘莲，王浩，等环保型气体绝缘输电线路（GIL)技术发展J.高电压技术，2 0 18，44（10）：3105-3113.GAO Keli,YAN Xianglian,WANG Hao,et al.Progress in environment-friendly gas-insulated trans-mission line（G IL)J.H i g h Vo l t a g e En g i n e e r i n g,2018,44(10)：310 5-3113.2 臧奕茗，钱勇，陈孝信，等基于非下采样Contour-let变换的光电图像融合方法在GIL局放检测中的应用J.高电压技术，2 0 2 1，47（2）：519-52 8.ZANG Yiming,QIAN Yong,CHEN Xiaoxin,et al.Application of photoelectric image fusion methodbased on non-subsampled contourlet transform in GILpartial discharge detectionJ.High Voltage Engineer-ing,2021,47(2)：519-52 8.3唐志国，唐铭泽，李金忠，等电气设备局部放电模式识别研究综述J高电压技术，2 0 17，43（7）：2263-2277.TANG Zhiguo,TANG Mingze,LI Jinzhong,et al.Review on partial discharge pattern recognition ofelectrical equipment J.High Voltage Engineering,2017,43(7)：2 2 6 3-2 2 7 7.4缪金，陈平，顾寅，等荧光光纤局部放电检测的优化匹配方法研究J电工电能新技术，2 0 2 1，40(7):62-69.MIAO Jin,CHEN Ping,GU Yin,et al.Influencefactors and optimization of partial discharge detectionbased on plastic fluorescent bare fiberJ.AdvancedTechnology of Electrical Engineering and Energy,2021,40(7)：6 2-6 9.5李李军浩，韩旭涛，刘泽辉，等电气设备局部放电检测技术述评J高电压技术，2 0 15，41（8）：2 58 3-2601.LI Junhao,HAN Xutao,LIU Zehui,et al.Reviewon partial discharge measurement technology of elec-trical equipmentJJ.High Voltage 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