基于改进分布参数模型和ELM的交叉互联电缆接地系统缺陷状态识别

李昆晟; 朱峻永; 杨海龙; 吴琛; 张奇英; 赵仲勇; 罗建

doi:10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2025.09.05

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基于改进分布参数模型和ELM的交叉互联电缆接地系统缺陷状态识别

更新时间：2026-07-22

- 基于改进分布参数模型和ELM的交叉互联电缆接地系统缺陷状态识别
- Vol. 23, Issue 9, Pages: 35-41(2025)
- 作者机构：
  
  1. 国网重庆市电力公司超高压分公司
  2. 西南大学工程技术学院
  3. 输变电装备技术全国重点实验室(重庆大学)
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2025.09.05
  CLC： TM247
- Published：2025
- 稿件说明：
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李昆晟, 朱峻永, 杨海龙, et al. 基于改进分布参数模型和ELM的交叉互联电缆接地系统缺陷状态识别[J]. 2025, 23(9): 35-41.
DOI：

李昆晟, 朱峻永, 杨海龙, et al. 基于改进分布参数模型和ELM的交叉互联电缆接地系统缺陷状态识别[J]. 2025, 23(9): 35-41. DOI： 10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2025.09.05.

摘要

高压电缆是电力系统中电能传输的主要载体之一，其接地系统的稳定和安全运行至关重要。然而，恶劣的运行环境和敷设方式给接地系统带来许多问题。为此，文章提出一种基于改进的分布参数模型和极限学习机(extreme learning machine

ELM)的接地系统缺陷识别方法。首先对单相分布参数模型进行改进使其适用于交叉互联电缆，以电缆末端护层的模型计算值与采样值的差异提取故障特征。然后，经特征数据集建立极限学习机预测模型。最后，根据数据集进行验证，结果表明，与其他分类模型相比，ELM对接地系统状态识别的准确率达到了95.83%，相比于传统径向基、最小二乘支持向量机等方法，分别提高6.66%和10.83%。研究方法对高压电缆接地系统的状态监测和诊断有良好的应用前景。

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