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摘要
抽水蓄能发电机转子发生一点接地故障时，如果不及时处理，将会造成励磁回路过热甚至损坏。为此需要准确检测接地故障，然而受瞬时频率的影响，造成发电机转子故障发生时的时频特征量采集效果较差，影响转子绕组接地故障检测精度，为此，提出了基于改进支持向量机(support vectormachine, SVM)的抽水蓄能发电机转子绕组接地故障检测方法。采用希尔伯特变换提取转子电流的瞬时频率，将瞬时频率处于两个周波期内的平均值与变化标准差视为时频特征量，采用伯格法提取转子电流的频谱特征量；搭建支持向量机分类器模型，利用遗传算法优化该模型的可调参数，并采用K折交叉验证误差及准确率，获取最佳故障检测分类器模型，向分类器中输入时频特征量及频谱特征量，获取抽水蓄能发电机转子绕组接地故障检测结果。实验结果表明：该方法能够高效提取抽水蓄能发电机转子电流信号的时频特征量及频谱特征量，并准确检测出抽水蓄能发电机转子绕组接地故障；具备极佳的收敛性能；寻优效果较好。
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