封闭式气体组合电器(Gas Insulated Switchgear,GIS)是变电站重要设备之一,实时掌握其绝缘水平能够有效保证其运行的可靠性,进一步提高供电能力.针对以上问题,提出了基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)—支持向量机(Support Vector Machine,SVM)故障诊断算法.首先通过设计了4种典型GIS局部放电模型,并搭建了实验平台.然后采用VMD对4种缺陷的放电信号进行模态分解,分别计算各个模态分量的样本熵构成每种信号的特征量;再次,将其通过PSO优化参数的SVM识别系统中进行缺陷识别;最后,比较传统的统计特征参数提取方式以及传统SVM和神经网络(Back Propagation,BP)识别算法,证明基于VMD特征提取的PSO-SVM故障识别算法存在的优越性,具有一定的工程价值.
局部放电 GIS VMD PSO-SVM 故障识别