【摘 要】
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空气间隙的最短路径电场分布与其击穿电压具有较强的关联性,从中提取关键特征可以作为击穿电压预测模型的输入参量.为此,以球隙为研究对象,从球电极间最短路径上提取了38维特
【机 构】
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武汉大学电气与自动化学院,湖北武汉,430072
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空气间隙的最短路径电场分布与其击穿电压具有较强的关联性,从中提取关键特征可以作为击穿电压预测模型的输入参量.为此,以球隙为研究对象,从球电极间最短路径上提取了38维特征量,利用支持向量机(supportvector machine,SVM)建立了球隙工频击穿电压预测模型,并根据间隙的不均匀系数选取了24个训练样本对SVM模型进行训练,结合黄金分割法,对247个不同球径、不同间距的球隙测试样本击穿电压进行迭代预测.结果表明,对于5次样本选择得到的5组训练样本集,其对应SVM模型预测结果的平均绝对百分比误差为0.78％～1.09％,与IEEE标准中的试验值吻合良好,验证了最短路径电场特征集与SVM预测模型的有效性.该方法基于小样本机器学习实现了球隙击穿电压预测,可为空气绝缘预测研究提供参考.
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