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第18卷第3期电气工程学报Vol.18No.3
2023年9月JOURNALOFELECTRICALENGINEERINGSep.2023
DOI：10.11985/2023.03.032
基于最小二乘支持向量机的小电流接地系统早期
故障识别算法研究
李华111122
朱一民马海军丁继波楚恬歆张文海
(1.国能集团宁夏煤业公司银川750004；
2.四川大学电气工程学院成都610065)
摘要：早期故障为永久性故障的先兆，及时准确识别系统中早期故障对于实现故障预警、减少永久性故障发生有重要意义。
针对小电流接地系统早期故障特征弱、检测识别难度大的难题，提出一种基于最小二乘支持向量机的早期故障识别方法。首
先分别基于物理特性和统计特性提取扰动浅层特征集，并基于S变换获取不同频段的能量熵和奇异熵；随后采用最大相关最
小冗余法，在保留强相关特征量的同时降低特征集数据维度，构建最优扰动特征集；最后利用PSCAD/EMTDC仿真系统获
取各类型扰动样本集，基于最小二乘支持向量机获取早期故障扰动波形识别模型，并采用粒子群算法对支持向量机参数寻优，
提高算法效率。根据大量仿真算例分析，所提算法能准确识别小电流接地系统早期故障，验证了其正确性和有效性。
关键词：早期故障；最小二乘支持向量机；小电流接地系统；最大相关最小冗余
中图分类号：TM71
LeastSquaresSupportVectorMachineBasedIncipientFaultIdentification
inNon-solidlyGroundingSystem
LIHua1ZHUYimin1MAHaijun1DINGJibo1CHUTianxin2ZHANGWenhai2
(1.NingxiaCoalIndustryCo.,Ltd.,NationalEnergyGroup,Yinchuan750004;
2.CollegeofElectricalEngineering,SichuanUniversity,Chengdu610065)
Abstract：Theincipientfaultisthemanifestationbeforeapermanentfault.Timelyandaccurateidentificationofincipientfaultis
ofgreatsignificanceforrealizingfaultearlywarningandreducingtheoccurrenceofpermanentfaults.Incipientfault
characteristicsinnon-solidlygroundingsystemareweak,andit’squitedifficulttobedetectedandidentified.Therefore,an
incipientfaultidentificationalgorithmisproposedbasedonleastsquaressupportvectormachine(LS-SVM).Firstly,theshallow
featuresetsofd
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