研究背景与问题

在电力系统中，高压电缆作为电能传输的主要载体，其接地系统的稳定性和安全性对于整个电力系统的运行至关重要。然而，由于运行环境的复杂性和敷设方式的多样性，高压电缆接地系统常常面临各种缺陷问题，如绝缘老化、接地电阻增大等，这些问题可能导致电缆故障，进而影响电力系统的稳定运行。因此，对高压电缆接地系统缺陷状态的准确识别和及时诊断显得尤为重要。

研究方法

本研究提出了一种基于改进的分布参数模型和极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）的交叉互联电缆接地系统缺陷状态识别方法。首先，针对传统分布参数模型在处理复杂接地系统时的不足，对模型进行了改进，以提高模型的准确性和适应性。其次，利用改进后的分布参数模型对电缆接地系统的电气参数进行计算，得到表征系统状态的参数向量。最后，将得到的参数向量输入到ELM模型中，通过训练和测试，实现对电缆接地系统缺陷状态的准确识别。

核心结果

通过实验验证，改进的分布参数模型能够更准确地描述电缆接地系统的电气特性，为ELM模型的输入提供了可靠的数据基础。ELM模型在识别电缆接地系统缺陷状态方面表现出较高的准确性和鲁棒性，能够有效识别出不同类型的缺陷状态。实验结果表明，该方法在识别电缆接地系统缺陷状态方面具有较高的实用价值。

结论与意义

本研究提出的基于改进分布参数模型和ELM的交叉互联电缆接地系统缺陷状态识别方法，为高压电缆接地系统的缺陷诊断提供了一种新的技术途径。该方法不仅提高了缺陷识别的准确性和效率，而且具有较强的适应性和实用性。这对于保障电力系统的稳定运行，提高电力设备的可靠性具有重要意义。此外，该方法的研究成果可为电力系统接地设备的维护和管理提供科学依据，为电力行业的技术进步和产业发展提供技术支持。

文章来源：《电力信息与通信技术》 网址: http://www.hnshkxzzs.cn/qikandaodu/2025/1029/330.html