气体绝缘组合电器设备(GIS)在电力系统的运行中有着重要的作用,其广泛应用于110kV及以上的各电压等级电网中,GIS在生产制造、运输以及长期的运行过程中,会由于诸多不可控的原因而产生局部放电现象,一旦发生局部放电现象会严重破坏电介质的绝缘特性,如果长期任其发展而不加以控制,则会造成绝缘介质电气强度的降低,形成一定的绝缘隐患,对电力系统的稳定运行造成不良影响。而目前对于GIS复杂局部放电研究较少,在GIS的现场运行中存在着多种类型的局部放电,对检修人员的排查增加了很大的工作量,因此很有必要对GIS复杂的局部放电类型进行识别以便并采取有效的防治措施,保证电力系统的安全运行。为了更好的研究GIS复杂的局部放电模式识别,本文中首先研究了局部放电的分类与常用的检测方法,到某500kV变电站进行一次GIS局部放电事故排查探究不同局部放电检测方式的优劣,然后搭建了 GIS实验室模型,分别设置四种放电类型以获取复杂的放电号,并采用SCG算法对其进行分类,取得了良好的分类效果。在本文中对500kV某变电站GIS局部放电事故排查事例进行了研究总结,搭建了实验室GIS局部放电模型,分别设置了尖端放电、悬浮放电、气隙放电和颗粒放电四种放电模型。由于GIS的放电类别复杂,在本文中首先研究了单种局部放电信号,即尖端放电、悬浮放电、气隙放电和颗粒放电四种;其次研究了两种放电类型共存的复杂放电信号,即悬浮与尖端放电、悬浮与颗粒放电、尖端与颗粒放电、尖端与气隙放电和颗粒与气隙放电五种。采用内置的特高频传感器检测放电信号,每种放电信号采集50组,并提取时域下的平均值、均方值、有效值、峰值、峰值指标、脉冲指标、裕度指标和峭度指标等特征参数。应用MATLAB R2017a设计了基于比例共轭梯度法(Scaled Conjugate Gradient,简称SCG)分类器,分别对单种放电信号和复杂放电信号的放电类型进行识别,识别准确率分别94.0%和87.3%。