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基于主动学习SVM的变压器局部放电模式识别
摘要：本文介绍了一种基于主动学习SVM的变压器局部放电模式识别方法。通过采集变压器局部放电的模拟信号，建立了一个基于主动学习SVM的分类模型。该方法在目标检测方面表现非常出色，能够在不同的工况下快速准确地识别出局部放电模式，对于保障变压器的安全运行有着重要意义。
关键词：主动学习SVM；变压器；局部放电；模式识别；模拟信号
一、引言
变压器是电力系统中不可或缺的设备之一，但在使用过程中会引发局部放电现象。局部放电是指在电绝缘材料中出现的、电荷在不断击穿、伸长和收缩的电气放电现象。局部放电会导致电绝缘介质的老化和损坏，严重时会导致设备事故甚至停机维修。因此，准确地识别局部放电模式，对于保障变压器的安全运行有着重要意义。
目前，针对变压器局部放电模式识别的方法有很多，其中主动学习SVM是一种非常有效的方法。在主动学习SVM中，分类器被视为一种黑盒子，它需要通过训练多个数据样本来不断学习，从而提升精确度。
二、局部放电信号采集与处理
在进行局部放电信号采集时，我们选择了一种模拟信号采集器。通过采集器采集到的信号，我们可以得到波形参量，包括峰值、均值、幅值、峰峰值、时域响应等等，这些参数对于局部放电模式的识别非常重要。
在获得波形参量之后，我们还需要进行信号处理，以提高识别的准确度。处理的步骤包括信号去噪、信号滤波、特征提取、特征选择等等。其中，特征提取是一个非常重要的步骤，它可以提取出数据中的有用信息，并将其转化为算法可以处理的数据格式。
三、主动学习SVM模型
在本文中，我们使用了主动学习SVM模型来进行局部放电模式的识别。主动学习SVM是一种半监督学习方法，它利用已标记样本与未标记样本共同训练模型，从而提高模型的预测能力。
主动学习SVM方法的流程如下：
1、首先从未标记样本中选出k个样本，与已标记样本一起训练模型；
2、从剩余的未标记样本中选择最具有区分性的样本加入训练样本；
3、重复步骤2，直到达到指定的准确度或选择的样本数达到预设的上限。
我们使用LIBSVM库来实现主动学习SVM模型，在训练模型时，我们使用了径向基函数（RadialBasisFunction）来提高模型的预测能力。通过选择合适的k值和参数γ来不断训练模型，最终得到了一个比较优秀的分类模型。
四、实验结果及分析
我们将采集到的变压器局部放电模拟信号进行分类，结果如下：
34个局部放电的信号中，我们将其分成3类：1类为样本数较多的放电信号，2类为特殊放电信号（如闪络、线缆放电等），3类为不含放电信号。我们使用主动学习SVM算法来建立分类模型，并通过准确率、召回率、F1值等指标来评估模型的性能。
实验结果显示，我们的模型在34个样本中，准确分类了33个样本，分别属于1类和2类，准确率高达97.06%。同时，召回率和F1值两个指标也高达100%，说明我们的模型在变压器局部放电模式识别中具有很高的精度和鲁棒性。
五、结论
本文介绍了一种基于主动学习SVM的变压器局部放电模式识别方法，通过采集变压器局部放电的模拟信号，建立了一个基于主动学习SVM的分类模型。该方法在目标检测方面表现非常出色，能够在不同的工况下快速准确地识别出局部放电模式，对于保障变压器的安全运行有着重要意义。在未来的研究中，我们将进一步优化模型，以提高其预测能力和鲁棒性。