Partial Discharge Pattern Recognition of Medium-Voltage Switchgear Based on Association Rules Mining

In the paper, a new partial discharge pattern recognition approach based on association rules mining is developed. Some statistical parameters are extracted from the sampled transient earth voltage data and classic Apriori algorithm is employed to mine the association rules between those parameters and the corresponding fault types. Moreover, using other experimental data obtained in the laboratory, the method is validated and made comparison with two conventional methods. Streszczenie. W artykule opisano metodę wykrywania wyładowań niezupełnych, poprzez wyznaczenie reguł powiązanych z wystąpieniem tych wyładowań i ich wyszukiwanie. Dzięki analizie statystycznej danych dotyczących stanów nieustalonych napięcia oraz zastosowaniu algorytmu apriori, określono zasady powiązane z wystąpieniem zjawisk. Skuteczność działania rozwiązania została potwierdzona wynikami badań eksperymentalnych, które następnie porównano z dwoma konwencjonalnymi metodami. (Wykrywanie schematu wyładowań niezupełnych w rozdzielni średniego napięcia w oparciu o wydobycie powiązanych reguł).