基于ISSA-SVM的GIS局部放电模式识别方法

王嘉易; 方源; 寇坚强; 夏焰坤; 何宇航; 张劲; 董汉彬

doi:10.16527/j.issn.1003-6954.20250313

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基于ISSA-SVM的GIS局部放电模式识别方法

更新时间：2026-02-13

- 基于ISSA-SVM的GIS局部放电模式识别方法
- Vol. 48, Issue 3, Pages: 86-92(2025)
- 作者机构：
  
  1. 国网四川省电力公司电力科学研究院
  2. 国网四川省电力公司
  3. 西华大学电气与电子信息学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.16527/j.issn.1003-6954.20250313
  CLC： TM595;TM855;TP18
- Published：2025
- 稿件说明：
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王嘉易, 方源, 寇坚强, et al. 基于ISSA-SVM的GIS局部放电模式识别方法[J]. 2025, 48(3): 86-92.
DOI：

王嘉易, 方源, 寇坚强, et al. 基于ISSA-SVM的GIS局部放电模式识别方法[J]. 2025, 48(3): 86-92. DOI： 10.16527/j.issn.1003-6954.20250313.

摘要

为了有效识别气体绝缘开关组合电器(gas insulated switchgear

GIS)局部放电类型，进而保障设备安全稳定运行，提出了一种基于改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm

ISSA)优化支持向量机(support vector machine

SVM)的GIS局部放电模式识别方法。首先，针对SSA算法易陷入局部最优、易早熟等问题，引入非线性收敛因子、非线性权重因子和柯西算子；然后，根据统计特征参数构成综合特征向量进行特征计算完成特征提取；最后，利用经ISSA算法优化后的SVM算法对局部放电模式进行识别。测试结果表明，所提方法可有效识别GIS局部放电类型，并且较采用粒子群算法和麻雀搜索算法优化的SVM算法在识别精度上分别提高了5.833 3%、1.666 6%

验证了所提方法的有效性及实用性。

Abstract

Proposed a GIS partial discharge pattern recognition method based on ISSA-optimized SVM

improving recognition accuracy.

关键词

Keywords

references

Jiankai Xue,Bo Shen.A novel swarm intelligence optimization approach: sparrow search algorithm[J].Systems Science & Control Engineering,2020.

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