论文摘要
高压开关柜发生局部放电时产生的超声波信号中存在着大量的信息,局部放电作为开关柜绝缘故障的重要征兆及表现方式,其类型的识别对于开关柜绝缘状态的评估具有重要的意义。为了准确地识别高压开关柜局部放电类型,采用经验模态分解（EMD）的方法对局放信号进行分解并提取能量信息,利用支持向量机（SVM）建立高压开关柜局部放电信号分类模型。实验结果验证了上述方法的有效性。为了解决SVM核函数g和非负惩罚因子C主观选取问题,运用灰狼算法（GWO）优化这两个参数。研究结果表明,与SVM、PSO-SVM和GA-SVM相比,GWOSVM可有效提高开关柜局放信号分类精度。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王辉东,陈峰
关键词: 经验模态分解,灰狼算法,支持向量机,分类识别,遗传算法,粒子群算法
来源: 自动化博览 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 国网浙江杭州市余杭区供电有限公司
基金: 浙江省重点研发计划（No.2017C03019）,国家科技重大专项（No.2016YFC0201400）,国家自然科学基金（No.U1609212）
分类号: TM855
页码: 120-124
总页数: 5
文件大小: 1437K
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