一种高电压设备状态预测方法

摘要

本发明公开了一种高电压设备状态预测方法，其步骤为：（1）实际检测高电压设备中至少一种变压器油溶解气体和/或SF6气体的气体成分历史数据；即在设备带电状态下，检测各个时段下气体成分的数据；（2）利用步骤（1）中所述历史数据，采用最小二乘曲线拟合法得到未来某时刻所述高电压设备中的对应气体的成分数据；即，得到随时间变化的特征曲线，其数值可能不断趋于稳定，最终获得设备长期放电或过热稳定数据；（3）通过支持向量机法利用步骤（2）中得到的未来某时刻所述高电压设备中的对应气体的成分数据预测所述高电压设备的故障状态类型。本发明具有对经验的依赖性低、抗扰能力和泛化能力强、准确度高并能解决多分类问题等优点。

主权项

一种高电压设备状态预测方法，其特征在于，步骤为：（1）实际检测高电压设备中至少一种变压器油溶解气体和/或SF6气体的气体成分历史数据；即在设备带电状态下，检测各个时段下气体成分的数据；（2）利用步骤（1）中所述历史数据，采用最小二乘曲线拟合法得到未来某时刻所述高电压设备中的对应气体的成分数据；即，得到随时间变化的特征曲线，其数值可能不断趋于稳定，最终获得设备长期放电稳定数据；（3）通过支持向量机法利用步骤（2）中得到的未来某时刻所述高电压设备中的对应气体的成分数据预测所述高电压设备的故障状态类型。