基于机器学习算法的高压断路器故障诊断研究

高压断路器是电力网络中关键的控制设备，其正常工作能够保障系统稳定运行。对高压断路器进行故障诊断能够在设备故障初期发现问题，避免故障发生。分析了高压断路器位移信号的特点，选出平均速度等4个参数作为故障诊断特征量。基于Spark平台，提出了一种高压断路器故障诊断方法，对方法原理及参数选择过程进行了介绍。使用实际数据对提出的方法进行验证，分类准确度可达93%。最后将本方法与几种传统分类模型的准确率和耗时进行对比分析，验证了本方法的优越性，研究结果为高压断路器的故障诊断提供参考。