【摘 要】
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针对MOA（金属氧化物避雷器）劣化监测问题，提出一种基于改进HMM（隐马尔可夫模型）的监测方法。该方法通过获取变电站内MOA泄漏电流数据，建立应用于MOA劣化监测的改进HMM模型；根据变电站内连接于同一母线的MOA泄漏电流的谐波含量，应用D-S证据融合理论与粒子群算法得出HMM观测概率矩阵。通过MATLAB仿真分析了电网电压谐波对该模型的影响，结果表明，在电压谐波的干扰下，MOA非线性特性系数a与
【基金项目】
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广东电网有限责任公司揭阳供电局职创项目（GDZC202205010003）；
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针对MOA（金属氧化物避雷器）劣化监测问题，提出一种基于改进HMM（隐马尔可夫模型）的监测方法。该方法通过获取变电站内MOA泄漏电流数据，建立应用于MOA劣化监测的改进HMM模型；根据变电站内连接于同一母线的MOA泄漏电流的谐波含量，应用D-S证据融合理论与粒子群算法得出HMM观测概率矩阵。通过MATLAB仿真分析了电网电压谐波对该模型的影响，结果表明，在电压谐波的干扰下，MOA非线性特性系数a与k的最大误差分别为0.21%与0.02%，证明了该模型可以有效消除电网电压谐波的影响，提升MOA劣化在线监测的准确性。
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