利用广义电流模量的行波实测数据半监督聚类筛选

行波暂态高速采集通常采用的低门槛突变量启动,它在确保对弱故障的可靠启动的同时,亦使大量非故障干扰杂波被记录,造成录波数据样本严重不平衡,给多通道故障数据有效筛选带来困难。以母线上多回线路广义电流模量的分形维数及暂态能量作为特征向量,借助历史故障记录及故障后续事件的连续性、时间上的紧密性等知识,以少量已知类别的数据样本作为"锚点",附加相邻样本的时间邻域约束,构建带条件约束的半监督聚类,形成基于领域知识的数据驱动式行波录波数据分类方法,实现对多通道海量录波数据中故障数据集的有效筛选。大量现场实测数据测试表明,该方法对多通道故障录波数据筛选可行、有效。