[发明专利]基于支持向量机的GIS局部放电故障类型模式识别方法有效
| 申请号： | 201310025822.0 | 申请日： | 2013-01-24 |
| 公开（公告）号： | CN103076547A | 公开（公告）日： | 2013-05-01 |
| 发明（设计）人： | 王吉文;高峻;刘昌界;李燕;戴明明;肖拥东;国伟辉 | 申请（专利权）人： | 安徽省电力公司亳州供电公司;国家电网公司 |
| 主分类号： | G01R31/12 | 分类号： | G01R31/12;G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海东信专利商标事务所 31228 | 代理人： | 李丹;杨丹莉 |
| 地址： | 236800 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于支持向量机的GIS局部放电故障类型模式识别方法，其包括下列步骤：提取若干个周期的M种局部放电故障类型对应的局部放电信号构建M个样本数据，将其作为原始数据；分别构建各样本数据的特征图谱，提取各样本数据的统计特征参数；采用一对一算法在任意两个样本数据之间构建支持向量机分类器，得到M×（M-1）/2个支持向量机分类器；采用提取出的统计特征参数训练支持向量机分类器，得到支持向量机分类器模型；采用支持向量机分类器模型对待识别的局部放电信号进行局部放电故障类型模式识别。该基于支持向量机的GIS局部放电故障类型模式识别方法具有很好的识别效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 支持 向量 gis 局部 放电 故障 类型 模式识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于支持向量机的GIS局部放电故障类型模式识别方法，其特征在于，包括下列步骤：（1）提取若干个周期的M种局部放电故障类型对应的局部放电信号构建M个样本数据，将其作为原始数据；（2）分别构建各样本数据的特征图谱，提取各样本数据的统计特征参数；（3）采用一对一算法在任意两个样本数据之间构建支持向量机分类器，得到M×（M‑1）/2个支持向量机分类器；（4）采用提取出的统计特征参数训练支持向量机分类器，得到支持向量机分类器模型；（5）采用支持向量机分类器模型对待识别的局部放电信号进行局部放电故障类型模式识别。
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