作者：韩 文1， 吴 健1， 程珍珍2， 唐露甜1， 孙利利2， 章 凯2， 张 勇2
作者单位：(1. 国网陕西省电力公司电力科学研究院，陕西 西安710199; 2. 西安交通大学，陕西 西安710049)
关键词：三维分量检测; 工频电场; 智能算法; 支持向量机
摘要：
针对目前国内用于检测电场的传感器产品很少，且在实际应用中难以满足检测精度，抗干扰能力较差等问题， 该文采用森馥SEM-600 低频电磁辐射测量仪，对一台标准电场发生器产生的电场进行三维分量检测，并在此基础上 开展电场传感器性能改善研究。研究采用最小二乘法对该电场传感器的原始检测数据进行分析，计算结果作为传感 器的基本性能技术指标。同时研究采用BP 神经网络、支持向量机、RBF 和遗传算法等结构映射方法，建立电场强度 的读数模型，对电场传感器的性能进行优化，以提高传感器的检测准确度。通过对这5 种算法读数结果的对比，最终 确定采用误差最小的支持向量机算法，建立电场传感器的准确读数模型。优化后，在0~20 kV/m 的电场范围内，线 性度由原始检测数据的4.33% 提升至0.01%，误差由13.6 % 降低至1.9%，使传感器的性能得到显著提升。
