基于机器学习算法的光纤电流互感器渐变性故障预测方法

摘要

本发明公开了一种基于机器学习算法的光纤电流互感器渐变性故障预测方法,包括：1、对光纤电流互感器渐变故障劣化期间内的输出信号采样，并根据工况对采集的信号进行状态划分；2、提取采样信号中的故障信号，构成故障序列；3、构建基于LSTM的故障信号预测模型并进行训练；4、利用SVM算法训练故障分类模型；对待预测光纤电流互感器在时刻t的工作状态进行预测，包括：采集待预测光纤电流互感器在时刻t之前的L个时刻的输出信号并进行处理构成故障序列，采用故障信号预测模型预测时刻t的故障信号；利用故障分类模型进行分类，得到时刻t的预测故障类型。该方法能够根据FOCT历史输出信号对其未来时刻的工作状态进行预测，以实现故障早期预警，避免出现重大故障事故。