基于ICEEMDAN与SSA优化SVM的劣化绝缘子故障诊断方法OA

在电力系统运行过程中,高负载工况与强电磁干扰等不确定性因素严重干扰绝缘子泄漏电流信号的有效采集,进而影响故障诊断的准确性。为解决上述问题,本文提出并构建了一套诊断系统,该系统以支持向量机为核心,通过自适应噪声完备集成经验模态分解与麻雀搜索算法的协同优化实现功能提升。该方法先采用自适应噪声完备集成经验模态分解对泄漏电流信号进行自适应分解处理,结合相关系数与峭度指标筛选关键本征模态函数分量,经信号重构实现故障特征提取;进一步采用麻雀搜索算法对支持向量机核心参数进行全局优化,构建具有强泛化能力的多分类诊断模型,有效提升了复杂工况下绝缘子劣化状态的识别精度。试验结果表明,该模型在绝缘子劣化状态识别中表现出优异的准确性与鲁棒性,最优识别准确率达96.5%,平均准确率超过93.5%,为电力系统绝缘子劣化的早期检测与预防性维护提供了可靠的技术解决方案。