基本信息:
- 专利标题： 基于参数优化SVM算法的交联电缆局部放电模式识别方法
- 申请号：CN201510732891.4 申请日：2015-10-30
- 公开(公告)号：CN105388402B 公开(公告)日：2018-08-10
- 发明人： 胡晓黎 , 段玉兵 , 张皓 , 雍军 , 杨波 , 孙晓斌 , 孟海磊 , 刘嵘
- 申请人： 山东电力研究院 , 国家电网公司
- 申请人地址： 山东省济南市市中区望岳路2000号
- 专利权人： 山东电力研究院,国家电网公司
- 当前专利权人： 山东电力研究院,国家电网有限公司
- 当前专利权人地址： 山东省济南市市中区望岳路2000号
- 代理机构： 济南圣达知识产权代理有限公司
- 代理人： 张勇
- 主分类号： G01R31/12
- IPC分类号： G01R31/12
The invention discloses a cross-linked cable partial discharge mode recognition method based on a parameter optimization SVM (Support Vector Machine) algorithm. In order to avoid problems of a low neural network convergence rate, over learning and the like or low recognition precision due to improper SVM parameter section in traditional mode recognition, while an M-ary classification theory is introduced to extend the SVM algorithm with stronger generalization and learning abilities into multiple classifications of classifiers, an improved genetic algorithm is used for optimizing a penalty factor of each sub classifier and kernel function parameters, and thus the optimal parameter SVM classification model is built. Results show that each defect recognition rate is more than 95% when the optimal SVM serves as the classifier, and whether to optimize the parameters, the SVM general recognition ability is better than that of an RBF neural network.
公开/授权文献:
- CN105388402A 基于参数优化SVM算法的交联电缆局部放电模式识别方法 公开/授权日：2016-03-09
IPC结构图谱:
| G | 物理 |
| --G01 | 测量；测试 |
| ----G01R | 测量电变量；测量磁变量（通过转换成电变量对任何种类的物理变量进行测量参见G01类名下的 |
| ------G01R31/00 | 电性能的测试装置；电故障的探测装置；以所进行的测试在其他位置未提供为特征的电测试装置 |
| --------G01R31/12 | .测试介电强度或击穿电压 |