局部放电可以反映气体绝缘组合电器(Gas Insulated Switchgear，GIS)内部的绝缘缺陷，对正确识别GIS 的放电类型具有重要意义。在GIS重症监护系统研究平台上人工设置4种GIS的典型缺陷。基于4种缺陷不同电压等级下的局部放电样本数据，提取局部放电灰度图像的分析特性作为识别特征量。同时考虑到现场干扰对局部放电信号的影响，利用GK模糊聚类算法对分形特征量进一步处理，以提取隔离干扰后的分析特征量。最后设计了基于LS-SVC的局部放电模式识别器。试验结果表明所提方法能有效识别GIS放电类型，比人工神经网络方法具有识别率高、稳定性好的优点。
气体绝缘组合电器 局部放电 故障识别 G-K 模糊聚类 最小二乘支持向量机