[发明专利]基于路径特征集与支持向量回归的空气击穿电压预测方法

说明书

本发明涉及高电压与绝缘技术，具体涉及基于路径特征集与支持向量回归的空气击穿电压预测方法，构造训练样本集并建立其有限元仿真模型，进行静电场计算并提取最短路径特征集，经过标准化处理后作为输入参量，将击穿电压作为输出参量；采用支持向量回归机（SVR）建立预测模型，通过训练样本集进行模型训练，并采用优化算法对SVR进行参数寻优，得到最优预测模型；建立待预测空气间隙的有限元仿真模型，进行静电场计算及特征提取，对最短路径特征集进行标准化处理，并输入至最优预测模型，模型输出结果即为待预测空气间隙的击穿电压预测值。该预测方法操作过程简单、预测精度可靠、计算效率较高，可大幅减少试验工作量，且具有较好的推广性。

技术领域

本发明属于高电压与绝缘技术领域，尤其涉及基于路径特征集与支持向量回归的空气击穿电压预测方法。

背景技术

空气是电力系统应用最广泛的绝缘介质，空气间隙的击穿电压是高压电气设备绝缘设计的重要依据。目前，输变电工程及各类高压电气设备的绝缘设计主要依赖于放电试验所获取的空气间隙放电特性，试验研究成本高、周期长，且所得到的经验公式往往适用性有限，难以推广应用于各类复杂工程间隙结构。通过仿真计算替代高压试验获取空气间隙的击穿电压成为高电压工程领域长期以来希望达到的目标。

由于空气放电理论尚不完善，目前仍难以建立科学的物理模型对空气放电的全过程进行模拟，并实现放电特性的准确预测。在“电极空气间隙击穿电压的预测方法”(中国发明专利，ZL 201310752299.1)和“基于电场特征量和SVM的空气间隙击穿电压预测”(《中国电机工程学报》，2015年第3期)等已公开的技术中，提出了一种基于电场特征集和支持向量分类机(SVC)的空气击穿电压预测方法，并在典型电极空气间隙中得到了初步应用。上述已公开的技术从“整个区域、放电通道、电极表面、放电路径”4个空间区域提取电场特征量，对于复杂工程间隙，由于电极结构极不规则，这些空间区域往往难以定义。此外，上述已公开的技术采用SVC建立预测模型，在预估击穿电压范围内，需要通过多次迭代计算获取击穿电压预测值，而不是直接输出预测结果，因而计算效率还可进一步提高。

发明内容

本发明的目的是提供一种操作过程简单、预测精度可靠、计算效率较高，可大幅减少试验工作量，且推广性更强的预测方法。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：基于路径特征集与支持向量回归的空气击穿电压预测方法，包括以下步骤：

步骤1，根据待预测空气间隙的结构特点构造训练样本集，建立各个训练样本的有限元仿真模型，加载单位电压进行静电场计算并提取最短路径特征集；

步骤2，对最短路径特征集进行标准化处理及特征选择后作为输入参量，将训练样本空气间隙的已知击穿电压作为输出参量，对支持向量回归机进行训练，并采用参数优化算法对支持向量回归机的相关参数进行寻优，得到最优的支持向量回归机预测模型；

步骤3，建立待预测空气间隙的有限元仿真模型，加载单位电压进行静电场计算并提取最短路径特征集，将标准化处理后的最短路径特征集输入至最优的支持向量回归机预测模型，得到待预测空气间隙的击穿电压预测值。

在上述的基于路径特征集与支持向量回归的空气击穿电压预测方法中，构造训练样本集采用主动学习算法或聚类算法从已知样本数据中选取。

在上述的基于路径特征集与支持向量回归的空气击穿电压预测方法中，最短路径为空气间隙两电极之间最短距离所在的直线路径；最短路径特征集包括空气间隙最短路径上的电场强度类、电场梯度类、电场平方类、电场积分类、路径长度类、电场不均匀度类特征参量。

在上述的基于路径特征集与支持向量回归的空气击穿电压预测方法中，最短路径特征集标准化处理方法包括离差标准化处理和z-score标准化处理。

在上述的基于路径特征集与支持向量回归的空气击穿电压预测方法中，特征选择方法为采用过滤式算法或封装式算法从最短路径特征集中构造最优特征子集。