基于机器学习算法的高压断路器故障诊断研究

摘要：

高压断路器是电力网络中关键的控制设备,其正常工作能够保障系统稳定运行.对高压断路器进行故障诊断能够在设备故障初期发现问题,避免故障发生.分析了高压断路器位移信号的特点,选出平均速度等4个参数作为故障诊断特征量.基于Spark平台,提出了一种高压断路器故障诊断方法,对方法原理及参数选择过程进行了介绍.使用实际数据对提出的方法进行验证,分类准确度可达93％.最后将本方法与几种传统分类模型的准确率和耗时进行对比分析,验证了本方法的优越性,研究结果为高压断路器的故障诊断提供参考.

关键词：高压断路器、故障诊断、Spark平台、支持向量机

所属期刊栏目：43

分类号：TM561(电器)

资助基金：国网黑龙江省电力有限公司科技项目522437200033

在线出版日期：2022-11-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：12-16