一种基于IFOA-SVM的高压开关柜状态评估方法

摘要

一种基于IFOA‑SVM的高压开关柜状态评估方法，首先，采集高压开关柜运行数据，通过删除极端异常值和补全缺失值的方法对数据进行预处理；以现场调研结果和专家经验为依据，选取评价高压开关柜的特征量为局放值、超声波值、红外诊断、电缆接头温度和母排温度；接着，结合多项式函数和高斯径向基函数构造混合核函数，将原始输入空间映射到高维特征空间；然后，利用改进果蝇优化算法寻优核函数比例系数、核函数宽度参数和惩罚因子；最后，通过训练OVO‑SVM高压开关柜状态估计分类器，实现高压开关柜状态的非线性分类，即高压开关柜状态评估。本发明利用多源信息对配电高压开关柜进行状态综合评价，理论框架简单，易于实现且泛化能力强。