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摘要：一种基于多光谱频带的电弧主动预警方法及系统，利用多光谱频带与放电类型、放电时序的对应关系建立历史放电特征信息作为采用核极限学习机算法的输入，对高压开关柜设备的电弧放电预测模型进行训练，获得电弧放电预测模型；以实时采集的高压开关柜设备的多光谱频带作为输入，利用训练好的电弧放电预测模型给出开关设备的电弧阶段预测结果；将电弧阶段预测结果与故障数据库中的数据进行比对，判断是否将要发生电弧放电，若判断为电弧放电则进行主动预警本发明所提出的方法具有置信度高、适用性强、诊断效率高、无需相位信息等优点，可应用于开关柜设备的电弧放电的主动预警。

主权项：1.一种基于多光谱频带的电弧主动预警方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1，采集放电过程中多光谱频带；利用多光谱频带与放电类型、放电时序的对应关系建立历史放电特征信息；多光谱频带包括：紫外光，可见光，红外光；紫外滤光片的波长范围为：251-398nm，可见滤光片的波长范围为：400-780nm，红外滤光片为：760nm，多光谱频带同时通过不同波段的滤光片获得不同频带的光信号，其中不同频带光信号的强度比例与放电类型一一对应，通过三个波段放电数据的相对关系区分不同局部放电类型以及电弧放电；步骤2，采用核极限学习机算法，从历史放电特征信息中提取放电时序，作为极限学习机网络的输入信号；其中，为放电时刻下的不同频带光信号的强度比例，，为放电时刻的数量；设置极限学习机网络的隐含节点数量和激活函数，；为第个隐含节点的权重，为第个隐含节点的偏置，得到基于极限学习机网络的电弧放电预测模型；对高压开关柜设备的电弧放电预测模型进行训练，训练时使用最小范数最小二乘法并引入阻尼参数对电弧放电预测模型进行求解得到极限学习机网络的输出层权重矩阵的最小二乘估计值，利用极限学习机网络的输出层权重矩阵的最小二乘估计值获得电弧放电预测模型；其中，极限学习机网络的输出层权重矩阵的最小二乘估计值满足，式中，为极限学习机网络的输出层权重矩阵的最小二乘估计值，为对角矩阵，为极限学习机网络的隐含层输出矩阵，为样本期望输出矩阵，为正则化系数，为阻尼参数；其中，阻尼参数的初始值满足如下关系式： 式中，为构造矩阵的对角线元素，其中构造矩阵满足：，其中为极限学习机网络的输出层权重矩阵的最小二乘估计值的损失函数；当以放电时序数据为电弧放电预测模型的输入信号时，电弧放电预测模型输出的放电预测数据，满足如下关系式： 式中，为放电时刻下的不同频带光信号的强度比例，为核函数矩阵，，径向基核函数为核函数矩阵中的元素；步骤3，在高压开关柜设备在局部放电发展至贯穿性电弧故障的过程中，以实时采集的多光谱频带的放电时序数据作为电弧放电预测模型的输入，由步骤2训练好的电弧放电预测模型输出放电预测数据；利用放电预测数据得到放电预测波形，作为开关设备的电弧阶段预测结果；步骤4，将电弧阶段预测结果与故障数据库中的数据进行比对，判断是否将要发生电弧放电，若判断为电弧放电则进行主动预警。

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