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高壓電纜在電力系統(tǒng)的輸電配電過程中扮演著重要的角色。在高壓電纜中一個重要的現(xiàn)象——局部放電（簡稱局放）是指電纜絕緣部分在高壓下的局部范圍內產生的放電現(xiàn)象。局放往往是由于電纜絕緣部分的生產工藝或是內部缺陷造成的。局放的類型很多，包括電暈放電、內部空穴放電、沿面表面放電等。

局部放電雖然只是區(qū)域內的絕緣結構受到破壞，主絕緣并沒有發(fā)生貫穿性的擊穿，但如果局放長期存在，在一定條件下就會造成主絕緣的電氣強度下降甚至破壞。為了在生產和生活中快速判斷電纜的缺陷類型，保證電網的正常運行，通常采用在線識別獲取信號信息并通過分析處理進行判斷的監(jiān)測技術。

對局放類型進行判斷，首先需要在獲得的信號中提取特征，并構建特征值。當前，提取構建特征的方法不勝枚舉，統(tǒng)計參數(shù)、小波震蕩波形、小波轉換分析法、圖像分析中的矩分析、分形特征提取等分析方法已經得到了廣泛應用。在信號中可以選擇和提取出的特征參數(shù)種類有很多，龐大的特征參數(shù)數(shù)目使局放信號的識別效率大幅下降。在大量的特征參數(shù)中挑選出極具代表性的重要參數(shù)，能夠大幅度提高識別缺陷類型的速度。

國網漢中供電公司、上海電力大學、國網陜西省電力公司、國網陜西省電力公司電力科學研究院的研究人員李程、李強、張啟超、劉子瑞、李偉，在2020年第1期《電氣技術》雜志上撰文（論文標題為“基于支持向量機遞歸特征消除的電纜局部放電特征尋優(yōu)”），采用了支持向量機遞歸特征消除（support vector machine recursive feature elimination, SVM-RFE）與K均值聚類算法結合的方法，對局放構建的一維、二維特征進行權重排序，最后根據(jù)排序的順序挑選出能夠快速區(qū)分不同缺陷類型的有效特征變量。

圖1 K-SVM-RFE算法流程圖

圖2 電纜樣品結構示意圖

圖3 實驗缺陷類型示意圖

作者的研究表明，特征值排序在L1正則化算法和L2正則化算法下被證明是有效的。K-SVM-RFE算法可準確識別不同類型的局放信號，特別是在精選少量特征上，性能更佳。不足的是，文中提到的數(shù)據(jù)均為實驗室數(shù)據(jù)，在實際應用中識別局放信號不理想，不同類型的缺陷所產生信號之間相互干擾會加大原始數(shù)據(jù)的噪聲，需要對局放信號進行進一步降噪，才能實現(xiàn)K-SVM-RFE算法在電纜缺陷快速識別中的應用。