基于主成分分析与支持向量回归的MOV劣化状态诊断研究

作者：贺敬安; 陶世银^*; 罗少辉; 金欣

来源：电瓷避雷器, 2023, (02): 41-48.

DOI：10.16188/j.isa.1003-8337.2023.02.006

• MOV
• 劣化监测
• 多脉冲
• 主成分分析
• 支持向量回归

基于主成分分析(PCA)和支持向量回归(SVR)构建诊断模型，探索性的预测MOV器件在遭受浪涌后的劣化状态。研究过程：前期分别对数个MOV进行多脉冲冲击实验，记录器件在每次冲击前后的各项电参数，随后通过主成分分析得到每个MOV的劣化数值变化曲线，并结合对实际器件损伤情况的判断来确定完全损坏阈值点，最后基于支持向量回归算法在实验训练集上构建关于MOV劣化状态的诊断模型并使用测试数据进行检验。检验结果表明，构建的模型在接收一组遭受冲击后的MOV电参数数据作为输入后，可以较为精准的输出表征其劣化状态的数值量(0～1范围内),与实际劣化值相比，计算得到均方根误差为0.081。为在实际电气系统中对MOV器件的劣化监测预警提供了一种新的方法思路。

• 单位
  青海省气象灾害防御技术中心