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基于SVM的智能化电气故障诊断方法研究
基于SVM的智能化电气故障诊断方法研究
摘要：随着电力系统规模的不断扩大以及电气设备使用频率的不断增加，电气故障对电力系统的安全运行产生了严重影响。针对电气故障的快速准确诊断，本文基于支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）的智能化电气故障诊断方法进行研究。通过建立SVM分类模型，对电气故障进行分类识别，提高电气故障诊断的准确性和效率。
关键词：支持向量机，电气故障诊断，分类模型
1.引言
电力系统是现代社会的重要基础设施，电气设备是电力系统运行的核心。然而，由于电气设备的老化、运行过载、维护不当等原因，电气故障时有发生，严重影响电力系统的安全稳定运行。因此，对电气故障进行快速准确的诊断具有重要意义。
2.相关工作
目前，电气故障诊断研究主要集中在特征提取和分类识别两个方面。特征提取是根据电气故障的特点，选取合适的特征指标进行提取。常用的特征指标有频率、幅值、能量等。分类识别是根据提取到的特征，将电气故障分为不同类别，以便快速定位和处理。
3.SVM基本原理
支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习方法。其基本思想是通过在特征空间中找到一个最优超平面，将不同类别的样本分开。
4.基于SVM的电气故障诊断方法
4.1数据预处理
电气故障数据通常包含大量的噪声和冗余信息，为了提高诊断的准确性，需要进行数据预处理。常用的方法有滤波、降噪等。
4.2特征提取
根据电气故障的特点，选择合适的特征进行提取。常用的特征包括频率、幅值、能量等。
4.3训练SVM分类模型
将提取到的特征作为输入，将电气故障分为不同的类别，训练SVM分类模型。
4.4电气故障诊断
将待诊断的电气故障数据作为输入，利用已训练好的SVM分类模型进行分类识别，得到故障类型和位置。
5.实验与结果分析
本文采用某电力系统的实际故障数据进行实验，对比了SVM分类模型和其他常用分类方法的诊断准确率和效率。实验结果表明，基于SVM的电气故障诊断方法在准确率和效率上都优于其他方法。
6.结论
本文通过基于SVM的智能化电气故障诊断方法的研究，提出了一种快速准确诊断电气故障的方法，通过构建SVM分类模型，提高了电气故障诊断的准确性和效率。实验结果表明，该方法具有较好的实用性和应用前景。
参考文献：
[1]VapnikVN.Statisticallearningtheory.NewYork:Wiley-Interscience,1998.
[2]JiaLJ,HanTQ,LiDY,etal.Anovelmulti-layerwavelet-supportvectormachinemethodforpowertransformerfaultdiagnosis.EnergyConversionandManagement,2016,120:502-511.
[3]LiuM,LiY,ZhouMC.Animprovedsupportvectormachinebasedonevidentialclassifierforpowertransformerfaultdiagnosis.ExpertSystemswithApplications,2015,42(4):1869-1878.