MATLAB
实现基于
PSO-CNN-SVM
粒子群优化算法（
PSO）结合卷积神经网络（
CNN）和支持向量机（
SVM）进行电力电缆故障诊断的详细项目实例
项目背景介绍
电力电缆承担发电侧、输电通道、变电站、工业园区、城市配电网、轨道交通、大型建筑内部配电等关键供能任务。与架空线路相比，电缆线路具有占地面积小、受气象影响较弱、城市环境适应能力强、安全距离要求低等优势，但电缆本体结构复杂、绝缘层封闭、故障位置隐蔽、检修难度较高。长期承受热应力、电应力、机械应力、化学腐蚀、潮湿环境、负荷波动及施工扰动后，绝缘层、屏蔽层、护套层、终端头和中间接头等部位可能逐步出现局部放电、绝缘老化、水树枝、电树枝、半导电层剥离、接头松动、护套损伤、金属屏蔽层接地异常等问题。
电缆故障通常具有渐进性和突发性并存的特点。早期缺陷阶段，局部放电信号幅值较低、持续时间较短，并容易被背景噪声、现场电磁干扰和测量误差淹没。随着绝缘劣化程度不断加深，放电次数、能量、相位分布及频谱成分会逐渐发生变化。若无法及时发现并进行准确判别，轻微缺陷可能演化为绝缘击穿、供电中断、火灾事故、设备连锁损伤甚至区域性停电事件。对于医院 ...