【摘 要】
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高压开关柜发生局部放电时产生的超声波信号中存在着大量的信息,局部放电作为开关柜绝缘故障的重要征兆及表现方式,其类型的识别对于开关柜绝缘状态的评估具有重要的意义。为了准确地识别高压开关柜局部放电类型,采用经验模态分解（EMD）的方法对局放信号进行分解并提取能量信息,利用支持向量机（SVM）建立高压开关柜局部放电信号分类模型。实验结果验证了上述方法的有效性。为了解决SVM核函数g和非负惩罚因子C主观选
【基金项目】
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浙江省重点研发计划（No.2017C03019）； 国家科技重大专项（No.2016YFC0201400）； 国家自然科学基金（No.U1609212）；
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高压开关柜发生局部放电时产生的超声波信号中存在着大量的信息,局部放电作为开关柜绝缘故障的重要征兆及表现方式,其类型的识别对于开关柜绝缘状态的评估具有重要的意义。为了准确地识别高压开关柜局部放电类型,采用经验模态分解（EMD）的方法对局放信号进行分解并提取能量信息,利用支持向量机（SVM）建立高压开关柜局部放电信号分类模型。实验结果验证了上述方法的有效性。为了解决SVM核函数g和非负惩罚因子C主观选取问题,运用灰狼算法（GWO）优化这两个参数。研究结果表明,与SVM、PSO-SVM和GA-SVM相比,GWOSVM可有效提高开关柜局放信号分类精度。
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