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摘要
传统方法无法完全检测换流站内继电器故障，存在误差。对此，文章提出了一种换流站内继电器故障智能诊断方法。该方法利用检测指标的匹配程度与激活权重，建立继电器故障诊断模型；通过分析继电器线圈的电压变化特征，确定故障特征并分析；基于边缘节点预测信息，设置故障自动预警系统，结合向量机与遗传算法，实现继电器智能化诊断。测试结果表明，对继电器进行智能优化后，设备运行时间为15～30 s时，继电器电压从2×104 V增加到3×104 V，并且设备故障的平均识别准确率为95.772%，可见优化后的方法可以提高故障诊断的准确率。
