[发明专利]基于粒子群‑支持向量机的GIS局部放电类型模式识别方法在审
| 申请号： | 201711086187.1 | 申请日： | 2017-11-07 |
| 公开（公告）号： | CN107944349A | 公开（公告）日： | 2018-04-20 |
| 发明（设计）人： | 张晓星;唐炬;王辉;周思远;郑建;袁海燕;孙承海;孙艳迪 | 申请（专利权）人： | 武汉大学;国网山东省电力公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/00;G01R31/12 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙)42222 | 代理人： | 彭艳君 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明涉及电力系统设备检测技术，具体涉及基于粒子群‑支持向量机的GIS局部放电类型模式识别方法，包括以下步骤基于若干周期K种不同类型局部放电的PRPD图谱作为K个样本数据，提取各类型局部放电的特征参数；采用一对一算法在任意两个样本数据之间构造高斯核函数SVM分类器，共计个SVM分类器；以SVM分类器在优化过程中的均方误差作为PSO算法中的适应度函数，用PSO算法寻找最佳参数；采用提取的各类型局部放电特征参数训练SVM分类器，得到SVM分类器模型；利用SVM分类器模型，用投票的方式对待识别的局部放电信号进行局部放电类型模式识别。该方法可以构造识别问题的有效模型，并通过一对一学习方法，能有效解决各类不同的局部放电类型识别问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 粒子 支持 向量 gis 局部 放电 类型 模式识别 方法 | ||
【主权项】：
基于粒子群‑支持向量机的GIS局部放电类型模式识别方法，其特征是，包括以下步骤：步骤1、基于若干周期K种不同类型局部放电的PRPD图谱作为K个样本数据，提取各类型局部放电的特征参数；步骤2、采用一对一算法在任意两个样本数据之间构造高斯核函数SVM分类器，共计个SVM分类器；步骤3、以SVM分类器在优化过程中的均方误差作为PSO算法中的适应度函数，用PSO算法寻找最佳参数；步骤4、采用提取的各类型局部放电特征参数训练SVM分类器，得到SVM分类器模型；利用SVM分类器模型，用投票的方式对待识别的局部放电信号进行局部放电类型模式识别。
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