高压充油电缆终端的可靠运行是电缆线路稳定运行的前提,但传统充油电缆终端故障诊断模型存在效率低、可靠性差等问题。为准确判断充油电缆终端故障,提出一种最大互信息系数(maximal information coefficient,MIC)结合改进阿基米德算法(i...高压充油电缆终端的可靠运行是电缆线路稳定运行的前提,但传统充油电缆终端故障诊断模型存在效率低、可靠性差等问题。为准确判断充油电缆终端故障,提出一种最大互信息系数(maximal information coefficient,MIC)结合改进阿基米德算法(improved Archimedes optimization algorithm,IAOA)优化深度置信网络(deep belief network,DBN)的充油电缆终端故障诊断方法。首先,采用MIC理论对电缆终端用硅油中溶解气体浓度的特征量进行降维处理并提取特征量;其次,将优选的特征量作为DBN网络模型的输入,并针对DBN网络超参数选取困难的缺点,提出采用IAOA优化DBN网络模型的超参数;再者,针对AOA算法容易陷入局部最优和搜索能力差等不足,引入多种改进策略优化AOA的方法提高AOA的寻优能力。最后,通过搭建充油电缆终端故障模拟实验平台,收集充油电缆终端故障样本数据并创建类别样本标签,验证了该模型的可行性。实例表明,所提出的诊断方法可以较好地完成故障诊断,测试集的准确率为98.33%。与传统故障诊断模型相比,该方法稳定性好、识别精度高,可为保障高压充油电缆终端的可靠运行提供理论基础。展开更多
