【摘 要】
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输电线路杆塔外绝缘的主要形式是空气间隙,目前研究间隙放电过程的物理模型大多针对简单间隙结构,且相关理论极不完善,难以直接应用于工程间隙,获得输电线路空气间隙放电特性的主要手段依旧是真型试验。因此,为了减少试验成本,建立更有效准确的放电电压预测模型,本文在三维空间提出了一种对空气间隙的锥形特征提取场域,并定义了一个可用于表征间隙结构变化等参数的73维电场分布特征集,采用支持向量机（support v
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输电线路杆塔外绝缘的主要形式是空气间隙,目前研究间隙放电过程的物理模型大多针对简单间隙结构,且相关理论极不完善,难以直接应用于工程间隙,获得输电线路空气间隙放电特性的主要手段依旧是真型试验。因此,为了减少试验成本,建立更有效准确的放电电压预测模型,本文在三维空间提出了一种对空气间隙的锥形特征提取场域,并定义了一个可用于表征间隙结构变化等参数的73维电场分布特征集,采用支持向量机（support vector machine,SVM）建立电场分布特征量与间隙放电电压之间的映射关系,实现了空气间隙的放电电压预测。本文主要研究内容及成果如下:根据空气间隙放电电压的电场分布规律选择特征提取场域和最短路径定义方式。锥形场域的尖端位于导线或均压环,顶角为θ,以不同的等势面x·U作为下边界,其中θ角分别为60°、75°、90°,x值分别为0.3、0.5、0.7,U是施加在高压电极的单位电位。最短路径起点位于高压电极,终点位于塔身或横担,最短路径方向与锥形场域方向一致。基于文献中的8种输电杆塔空气间隙的放电电压试验数据,合理选择训练样本和测试样本,建立模型并进行静电场仿真计算,提取电场相关特征数据,获得电场能量、电场梯度和电场不均匀度等73维特征参数,再通过相关性系数或最大信息系数进行特征降维,形成不同维度特征子集。基于3种输电杆塔间隙的SVM模型对5种杆塔间隙进行放电电压预测,并将预测结果与试验值进行对比,讨论锥形场域大小、特征降维等因素对预测结果的影响,得出73维特征集对于输电线路间隙的放电电压预测具有适用性和准确性,特征降维有利于提高模型的预测准确度。
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