[发明专利]一种气体介质的储能特征与放电电压预测方法

摘要

本发明涉及一种气体介质的储能特征与放电电压预测方法，采用空间尺度特征、时间尺度特征和环境因素特征表征绝缘结构的储能状态，空间尺度特征指绝缘结构的电场分布特征量，时间尺度特征指加载电压的波形特征量，环境因素特征指气体介质的气压、温度、湿度等。采用支持向量机建立放电电压预测模型，将储能特征经过归一化后作为模型的输入，将绝缘结构在加载电压下是否击穿（1或‑1）作为模型的输出，采用少量典型电极（球、棒、板）绝缘结构的放电电压试验数据对模型进行训练，预测得到其他绝缘结构在不同加载电压波形下的放电电压。本发明预测过程简单、准确性高，避免了复杂的气体放电过程研究，有助于指导电气设备的绝缘优化设计。

主权项

1.一种气体介质的储能特征与放电电压预测方法，其特征在于，基于以下定义：气体介质的储能特征包括：特征一：空间尺度特征，所述的空间尺度特征为绝缘结构的电场分布特征量，特征二：时间尺度特征，时间尺度特征为加载电压的波形特征量，特征三：环境因素特征，环境因素特征为气体介质的气压、温度、湿度；所述的气体介质包括六氟化硫、氮气；该预测方法具体包括：步骤1，基于支持向量机建立预测模型，将空间尺度特征、时间尺度特征和环境因素特征经过归一化后作为支持向量机模型的输入，将绝缘结构在加载电压下是否击穿作为支持向量机模型的输出；通过试验获取少量典型电极绝缘结构的放电电压Ub，分别定义[(1‑a％)Ub，Ub)和[Ub，(1+a％)Ub]为放电区间和未放电区间，其中，a％根据允许误差范围设定，采用上述典型电极绝缘结构的储能特征及其对应的输出1或‑1对支持向量机模型进行训练，并通过优化算法对支持向量机模型进行参数优化；步骤2，采用经过训练和优化后的支持向量机模型对待预测绝缘结构的放电电压进行预测，加载电压初值U0，将空间尺度特征、时间尺度特征和环境因素特征作为输入，得出对应输出从‑1到1跳变的电压U，即为待预测绝缘结构的放电电压；若在加载电压初值U0下的输出均为‑1或均为1，则进一步加载电压U0+dU或U0‑dU，直至输出‑1到1的跳变；所述的时间尺度特征包括电压波形基本特征量和附加特征量，所述的电压波形为模拟雷电冲击或操作冲击的双指数波；具体地，基本特征量包括冲击电压幅值Umax、波前时间Tf、半峰值时间T2、电压波形上升率dU/dt、电压波形积分S；附加特征量包括波前阶段x％Umax时刻的斜率kx、超过x％Umax的时间间隔Tx、超过x％Umax的波前时间间隔Tfx、超过x％Umax的波形区域电压积分Sx、超过x％Umax的波前部分电压积分Sfx；上述的x％分别取90％、75％和60％。