气体绝缘全封闭组合电器局部放电诊断仿真

摘要

为了解决当前方法在诊断气体绝缘全封闭组合电器局部放电故障时存在诊断率不高、诊断耗时较长,且对于GIS运行过程中存在的重叠缺陷诊断准确率较低的问题,提出了基于优化多核学习相关向量机的GIS局部放电诊断方法.方法 计算了用于描述GIS局部放电PRPD图谱的偏斜度、陡峭度、互相关系数、放电量因数、修正后的互相关系数等特征参数,实现GIS局部放电诊断的综合特征向量提取,并采用线性函数转换对提取的特征向量做了归一化处理.在此基础上引入辅助回归目标变量和权值参数建立了GIS局部放电信号标准噪声模型,并利用K-折交叉验证法和粒子群优化算法相结合的方式来选取和优化核函数参数,利用选取和优化后的核函数参数训练分类器,诊断输入的特征向量中是否存在局部放电信号,并根据GIS在实际运行过程中的局部放电现象,将其放电严重程度划分为四个等级.仿真结果表明,所提方法能够实现GIS单一缺陷和重叠缺陷的准确诊断,且具有较高的诊断效率.