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摘要
避雷器状态监测在变电站中起着重要作用。基于深度信念网络对避雷器输入样本集进行降维处理，使输入样本维度得到优化；在降维后的数据基础上，利用支持向量机建立避雷器健康状态预测模型，并通过改进粒子群算法对该组合模型参数进行迭代寻优，进而得到避雷器监测状态的变化趋势。实验表明，该改进的组合模型相较于直接对数据进行预测有了很大的提升，可提高避雷器预测精确度，为研究避雷器健康状态提供了可能，为运行人员提供可靠地指导。
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单位河南平高电气股份有限公司
