网格寻优SVM在GIS局部放电故障检测中的应用

绝缘气体组合开关(Gas Insulated Switchgear,GIS)是变电站重要设备,它的绝缘特性直接关系到电力系统的可靠性。针对当前GIS局部放电(Partial Discharge,PD)故障分类检测算法主要使用的BP神经网络由于运行速度慢且参数调节麻烦而不适合在线检测的问题,提出将网格寻优算法结合LIBSVM工具包的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)应用于GIS局部放电故障分类检测。仿真结果表明,与无网格寻优的SVM和BP神经网络相比,网格寻优SVM具有速度快、参数自动寻优的特点,对六类典型GIS局部放电故障的分类检测都有很好的识别效果。该方法结合超声波法检测局部放电具有灵敏度高、不受电磁场影响、可实现在线定位的特点,这将更有利于GIS局部放电故障在线检测的工程实际应用。