基于支持向量回归的电力设备故障预测方法

本发明公开了一种基于支持向量回归的电力设备故障预测方法，旨在提高预测的准确性。该方法首先采集电力设备的多维运行参数数据，构建原始监测数据集。通过滑动时间窗口对数据集进行分段，并使用小波变换进行降噪，再应用归一化方法生成标准化数据集。进一步提取时域和频域特征，构建特征向量空间，并通过互信息法筛选最优特征子集，生成训练数据集。利用该训练数据集对支持向量回归模型进行初步训练，生成候选支持向量，并通过优化算法筛选贡献最大的支持向量集合。采用网格搜索法调整核函数参数和惩罚因子，进一步优化支持向量集合。经过交叉验证评估模型性能，将优化后的支持向量回归模型用于电力设备故障预测，生成故障发生的概率预测值。