摘要
高压套管是变电站的关键设备,频域介电谱可有效地反映其绝缘状态变化,但无法得到具体的老化与受潮状态.为了有效评估高压套管的老化与受潮状态,提出了一种高压套管绝缘状态评估方法.首先,利用最小输出编码原理设计了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的多分类模型,然后提出了基于布谷鸟算法优化多分类LS-SVM的评估流程,最后利用试验套管获取训练与测试样本,对评估模型进行了训练与验证.结果 表明:提出的多分类LS-SVM模型参数寻优中布谷鸟算法的寻优性能明显优于PSO与GA等传统寻优算法;提出的高压套管绝缘状态评估方法能够有效地区分套管绝缘缺陷类型,并有效地评估状态.
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