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針對局部放電狀態無法準確量化分級問題，對采用基于粒子群優化的支持向量機的狀態分級方法進行了研究，通過該方法首先完成了多類特征空間在SVM核函數中的映射分類，再利用粒子群選取了最優核參數及懲罰參數。并提出了一種搭載該分級方法的便攜式紫外傳感電力巡檢系統，結合其自身的測距功能，可向終端上位機回傳紫外光斑面積、脈沖波形，測量距離、測量角度4種特征量，并以此作為分級判據，以充分利用紫外信號可靠且靈敏的特點。上位機根據已由試驗數據建立起的優化分級模型，對設備的異常放電進行了診斷分級。研究結果表明，精度較傳統支持向量機顯著提高，避免了人為選取參數的盲目性，能夠根據現場回傳數據準確、實時地完成設備異常放電狀態分級。
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