一种基于人工智能的金属氧化物避雷器故障诊断方法

    公开(公告)号:CN114994573B

    公开(公告)日:2024-06-25

    申请号:CN202210624660.1

    申请日:2022-06-02

    摘要: 本发明公开了一种基于人工智能的金属氧化物避雷器故障诊断方法,涉及氧化物避雷器故障智能诊断技术领域。该一种基于人工智能的金属氧化物避雷器故障诊断方法,可以对不同情况不同分析,提前判断出避雷器的故障发生时间,也就是寻找到它的寿命拐点。该基于人工智能的金属氧化物避雷器故障诊断方法以电阻电流的基波分量为特征量,通过基波分量的变化判断MOA的工作状态和绝缘性能。利用傅里叶变换从整个电流中分解出电阻电流的基波分量值,由加权KNN模型实现故障智能诊断,另外考虑了相对湿度、温度、空气质量、降雨量、三相电阻电流和三相电压这六个外界因素的影响,也可以结合雷击情况、空气质量、天气等因素实现多方面对MOA的故障进行诊断。