针对输电线路在山地环境运行过程中,由环境因素、气象条件和线路负荷等引起的故障,进而影响输电线路和电网稳定运行的问题.本文首先收集了历史运维数据,分析了引发输电线路故障的各种因素,选取特征参数并将其归一化,然后通过优化参数完成训练学习,最后建立了支持向量机故障分类模型.结果表明,该模型能够准确地对输电线路各种故障进行分类.且随着训练样本比例的增加,模型训练集和测试集的分类精度都有所提高,模型的预测效果越来越好.在训练集∶测试集=4∶1的比例下测试集的整体分类精度是86.4％,其中雷灾分类精度最高达到90.8％.最后,提出了相应的防治检修措施和应用智能巡检设备.本文的结果对增强输电线路的防灾能力和提高运行稳定性有着积极作用.
支持向量机 输电线路 故障 分类 巡检