维护电力系统中气体绝缘封闭组合开关设备的稳定运行,通过SF6气体分解组分对设备绝缘状态进行早期的故障诊断是其中关键步骤。为了提升短期SF6数据存在识别率不高技术难点,首先提出基于信息熵理论和主成分分析法的综合评价方法。然后建立数据变量特征评价模型,对于气体特征量选取有指导意义。其次通过搭建局部放电实验平台对SF6气体进行分解实验,得到的短期数据进行方法验证。最后,使用原数据与通过验证后新特征变量数据进行多分类SVM分类比对,结果表明,满足评价模型数据可以提高其识别正确率。
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