面向絕緣子狀態(tài)評估的支持向量機的研究.pdf

1、輸變電線路上，絕緣子的污穢閃絡事故一旦發(fā)生往往造成大面積、長時間停電，為國民經(jīng)濟造成巨大損失。
　　 沿面放電是絕緣子運行狀態(tài)的重要體現(xiàn)，實時掌握絕緣子的沿面放電狀態(tài)對預防污閃具有重要意義。文章分析了污穢絕緣子在運行中經(jīng)歷受潮、形成干燥帶及局部電弧、局部電弧發(fā)展至極端閃絡的全過程。并依據(jù)絕緣子運行中工作電壓和泄漏電流的時頻特征，選取了七個能夠表征絕緣子放電狀態(tài)的特征量。根據(jù)污穢絕緣子在放電過程中泄漏電流的波形變化，以及放電區(qū)段的

2、劃分特點，提出了一種基于K兩端聚類的動態(tài)劃分方法。運用K兩端聚類算法對六組同型號絕緣子的放電過程進行區(qū)段劃分，得到了絕緣子運行狀態(tài)的五個階段：安全區(qū)、黃色預警區(qū)、紅色預警區(qū)、危險區(qū)和閃絡。
　　 支持向量機(SVM)因其高泛化能力，是當前研究較多的一種分類算法。該算法主要針對的是二分類問題，而現(xiàn)實工程中有大量的多分類問題有待解決。文章分析了目前常用的幾種多分類支持向量機方法的優(yōu)點與缺陷，并在此基礎(chǔ)上提出了一種基于鄰域的多分類支持