基于粒子群算法的电力电缆运行状态智能监测技术

为提升电力电缆运行状态智能监测效果,改变由于存在信号盲区,会因波形畸变导致出现监测误差较大的问题。本文对基于粒子群算法的电力电缆运行状态智能监测技术进行研究。在建立电力电缆结构参数模型后,使用无迹卡尔曼滤波预处理运行状态信号。再分析电缆屏蔽层扰动信号特征,使用小波分析提取高频信号特征。最后利用粒子群算法改进SVM模型的分类参数,实现对电缆运行状态监测。实验结果显示,本文设计的基于粒子群算法的技术监测相对误差低于10%,监测告警时间短,对电缆运行状态变化灵敏度高,具有一定应用价值。