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CEEMD和IBAS-SVM特高压换流站均压电极结垢识别方法
1
作者
刘骁眸
马旭
+2 位作者
金石炜
闫孝姮
陈宏强
《中国测试》
CAS
北大核心
2023年第6期172-180,共9页
针对特高压换流站传统人工定期巡检均压电极结垢状况方法落后的问题,提出基于互补集合经验模态分解(CEEMD)和改进天牛须算法优化支持向量机的均压电极结垢智能检测方法。首先,模拟±500 kV特高压换流站换流阀冷却系统,开展均压电极...
针对特高压换流站传统人工定期巡检均压电极结垢状况方法落后的问题,提出基于互补集合经验模态分解(CEEMD)和改进天牛须算法优化支持向量机的均压电极结垢智能检测方法。首先,模拟±500 kV特高压换流站换流阀冷却系统,开展均压电极结垢厚度为0.1~0.8 mm实验,利用超声波时域反射技术获取均压电极结垢回波信号,并采用CEEMD结合小波阈值(CEEMD-WT)方法对信号进行降噪预处理;然后,采用主成分分析方法(PCA)筛选出主要特征向量,通过引入粒子群信息共享思想和遗传算法选择、交叉、变异对天牛须算法进行改进,并利用改进算法优化SVM参数;最后,采用IBAS-SVM模型对均压电极结垢厚度进行检测识别。结果表明:所提方法对均压电极结垢厚度识别准确率达到91.75%,能够测出0.1~0.8 mm范围内的均压电极结垢厚度,可为特高压换流站均压电极非接触式结垢探测提供一种行之有效的方法。
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关键词
均压电极结垢检测
主成分分析法
改进天牛须算法
支持向量机
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职称材料
题名
CEEMD和IBAS-SVM特高压换流站均压电极结垢识别方法
1
作者
刘骁眸
马旭
金石炜
闫孝姮
陈宏强
机构
国网辽宁省电力有限公司超高压分公司
辽宁工程技术大学电气与控制工程学院
出处
《中国测试》
CAS
北大核心
2023年第6期172-180,共9页
基金
国家电网公司总部科技项目资助(SGLNJX00YJJS2100620)。
文摘
针对特高压换流站传统人工定期巡检均压电极结垢状况方法落后的问题,提出基于互补集合经验模态分解(CEEMD)和改进天牛须算法优化支持向量机的均压电极结垢智能检测方法。首先,模拟±500 kV特高压换流站换流阀冷却系统,开展均压电极结垢厚度为0.1~0.8 mm实验,利用超声波时域反射技术获取均压电极结垢回波信号,并采用CEEMD结合小波阈值(CEEMD-WT)方法对信号进行降噪预处理;然后,采用主成分分析方法(PCA)筛选出主要特征向量,通过引入粒子群信息共享思想和遗传算法选择、交叉、变异对天牛须算法进行改进,并利用改进算法优化SVM参数;最后,采用IBAS-SVM模型对均压电极结垢厚度进行检测识别。结果表明:所提方法对均压电极结垢厚度识别准确率达到91.75%,能够测出0.1~0.8 mm范围内的均压电极结垢厚度,可为特高压换流站均压电极非接触式结垢探测提供一种行之有效的方法。
关键词
均压电极结垢检测
主成分分析法
改进天牛须算法
支持向量机
Keywords
scaling detection of equalizing electrode
principal component analysis
improved beetle antennae search
support vector machine
分类号
TM772 [电气工程—电力系统及自动化]
TV698.1 [水利工程—水利水电工程]
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
CEEMD和IBAS-SVM特高压换流站均压电极结垢识别方法
刘骁眸
马旭
金石炜
闫孝姮
陈宏强
《中国测试》
CAS
北大核心
2023
0
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