基于PCA-IPSO-SVM的GIS局部放电故障智能诊断算法

李向东; 唐炳南; 杨文呈; 柳明贤; 黄继盛; 兰征

doi:10.26963/j.psce.2025.11006

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基于PCA-IPSO-SVM的GIS局部放电故障智能诊断算法

更新时间：2025-12-22

- 基于PCA-IPSO-SVM的GIS局部放电故障智能诊断算法
- Vol. 41, Issue 11, Pages: 44-54+63(2025)
- 作者机构：
  
  1. 云南电网有限责任公司临沧双江供电局
  2. 云南电网有限责任公司丽江供电局
  3. 云南电网有限责任公司临沧供电局
  4. 湖南工业大学
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.26963/j.psce.2025.11006
  CLC： TM595;TM855;TP18
- Published：2025
- 稿件说明：
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李向东, 唐炳南, 杨文呈, et al. 基于PCA-IPSO-SVM的GIS局部放电故障智能诊断算法[J]. 2025, 41(11): 44-54+63.
DOI：

李向东, 唐炳南, 杨文呈, et al. 基于PCA-IPSO-SVM的GIS局部放电故障智能诊断算法[J]. 2025, 41(11): 44-54+63. DOI： 10.26963/j.psce.2025.11006.

摘要

针对传统故障诊断方法难以构建准确的气体绝缘开关设备（gas-insulated switchgear

GIS）局部放电（partial discharge

PD）诊断模型的问题，提出一种融合特征提取与机器学习的智能诊断算法。首先，分析GIS中4种常见PD缺陷，构建放电电流曲线库及特征向量集，并采用主成分分析法（principal component analysis

PCA）对特征矩阵进行降维；其次，设计支持向量机（support vector machine

SVM）与改进粒子群优化（improved particle swarm optimization

IPSO）算法结合的PCAIPSO-SVM模型，通过动态调整惯性权值和学习因子提升粒子群收敛性能，实现故障识别。最后，基于800组样本数据进行对比实验。实验结果表明，当样本容量为800组时，该方法诊断准确率达96%，较SVM和卷积神经网络（convolutional neural network

CNN）分别提升了2.6%和3.8%，且运行速率显著优于二者，分别提升了37.71%和25.05%。

Abstract

关键词

Keywords

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