基于ASVDD算法固體絕緣開關柜局部放電模式識別

基于ASVDD算法固體絕緣開關柜局部放電模式識別基于ASVDD算法的固體絕緣開關柜局部放電模式識別摘要：局部放電是固體絕緣開關柜可靠運行的主要威脅之一。為了快速而有效地識別固體絕緣開關柜中的局部放電模式，本文提出了一種基于ASVDD（AdaptiveSupportVectorDataDescription）算法的局部放電模式識別方法。該方法首先采集并預處理來自固體絕緣開關柜的電流、電壓和其他相關信息數據，然后利用ASVDD算法對數據進行訓練和建模，最后利用訓練好的模型對未知樣本進行分類識別。實驗結果表明，該方法能夠較準確地識別固體絕緣開關柜中的局部放電模式，為實現早期故障診斷和預警提供了一種有效的手段。關鍵詞：固體絕緣開關柜；局部放電；模式識別；ASVDD算法引言固體絕緣開關柜是電網中的重要組成部分，其可靠運行對電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定具有重要意義。然而，固體絕緣開關柜在使用過程中會發(fā)生各種故障，其中局部放電是最常見和最嚴重的一種故障。局部放電會引起絕緣材料的損壞和老化，進而導致設備的性能下降甚至發(fā)生事故，因此準確有效地識別固體絕緣開關柜中的局部放電模式對于設備的健康運行至關重要。目前，常用的固體絕緣開關柜局部放電模式識別方法主要包括遺傳算法、神經網絡和支持向量機等。然而，這些方法存在著一定的局限性，比如需要大量的人工特征提取、模型訓練時間較長等。因此，本文提出了一種基于ASVDD算法的局部放電模式識別方法。ASVDD算法是一種自適應支持向量數據描述算法，它能夠自動學習數據的特征并生成合適的支持向量數據描述模型。通過將ASVDD算法應用于固體絕緣開關柜的數據訓練和模型建模過程中，可以快速而準確地識別局部放電模式。方法1.數據采集與預處理從固體絕緣開關柜中采集電流、電壓等相關信息數據，并進行預處理。預處理主要包括數據清洗、數據歸一化和特征提取等步驟。數據清洗是為了去除數據中的異常值和噪聲，數據歸一化是為了將不同量綱的數據統(tǒng)一到同一個量級，特征提取是為了將原始數據轉化為具有代表性和區(qū)分性的特征值。2.ASVDD算法模型訓練將預處理后的數據作為輸入，通過ASVDD算法對其進行模型訓練。ASVDD算法主要包括以下幾個步驟：選擇合適的核函數、確定數據的類別分布、選擇適當的參數并進行模型訓練。核函數的選擇對于模型的性能至關重要，常用的核函數包括線性核函數、多項式核函數和高斯核函數等。3.模型測試與評估利用訓練好的ASVDD模型對未知樣本進行分類識別。將未知樣本輸入模型，根據模型給出的輸出值進行判斷，若輸出值小于閾值，則判定為正常情況；若輸出值大于閾值，則判定為局部放電情況。同時，通過設置不同的閾值，可以調整模型的靈敏度和準確度。實驗結果與分析通過采集不同狀態(tài)下的固體絕緣開關柜數據，并進行ASVDD模型訓練，得到了具有較高準確度的局部放電模式識別模型。在測試階段，對比了該模型與其他常用模型的識別性能，實驗結果表明，基于ASVDD算法的局部放電模式識別方法在準確度和效率上都有較大的提升。結論與展望本文提出了一種基于ASVDD算法的固體絕緣開關柜局部放電模式識別方法，并在實驗中驗證了其有效性和可行性。該方法在快速準確地識別固體絕緣開關柜中的局部放電模式方面具有顯著的優(yōu)勢，并為實現早期故障診斷和預警提供了一種有效的手段。然而，本文提出的方法還有一些局限性，比如需要大量的訓練樣本和合適的參數選擇。因此，