[发明专利]一种气体绝缘组合电器局部放电模式识别方法在审
| 申请号： | 201711419437.9 | 申请日： | 2017-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN107907807A | 公开（公告）日： | 2018-04-13 |
| 发明（设计）人： | 代荡荡;余铮;朱国威;刘芬;王逸兮;冯浩;王敬靖;罗弦;龙霏;查志勇;廖荣涛;朱小军 | 申请（专利权）人： | 国网湖北省电力公司信息通信公司 |
| 主分类号： | G01R31/12 | 分类号： | G01R31/12 |
| 代理公司： | 北京中北知识产权代理有限公司11253 | 代理人： | 李新昂 |
| 地址： | 湖北省武汉*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种气体绝缘组合电器局部放电模式识别方法，包括以下几个步骤建立不同类型的局部放电缺陷模型，对各模型进行模拟放电验，采用超高频检测法获取波形数据；采用EEMD算法和SVD算法提取表征波形特征的多维特征矢量；采用经过粒子群算法优化的支持向量机训练获取的样本；用训练好的支持向量机对实测局部放电进行分类；本发明采用经粒子群算法优化的支持向量机为分类器对气体绝缘组合电器局部放电进行模式识别，支持向量机能够在较少的训练样本下获得较高的分类准确率，但是需要提前给定算法中的两个关键参数，采用粒子群算法可以有效的对这两个参数进行寻优，提高支持向量机的分类性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 气体 绝缘 组合 电器 局部 放电 模式识别 方法 | ||
【主权项】：
一种气体绝缘组合电器局部放电模式识别方法，其特征在于，包括以下几个步骤：1)建立不同类型的局部放电缺陷模型，对各模型进行模拟放电实验，采用超高频检测法获取波形数据；2)采用EEMD算法和SVD算法提取表征波形特征的多维特征矢量；3)采用经过粒子群算法优化的支持向量机训练获取的样本；4)用训练好的支持向量机对实测局部放电进行分类。
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