气体绝缘组合电器(Gas Insulated Substation,简称GIS)具有占地面积小、运行安全可靠、维护工作量少、检修周期长等一系列优点,在电力系统得到了广泛的应用。然而,GIS内部不可避免的绝缘缺陷会逐步扩展并导致故障发生,最常见的电气故障特征是在绝缘完全击穿或闪络前发生局部放电(Partial Discharge,简称PD)。研究表明,采用超高频(Ultra-high frequency,简称UHF)法对GIS PD信号检测,可以避开常规电气测试方法中难以避开的电晕放电等干扰,从而有效发现GIS内部存在的绝缘缺陷。GIS中常见的绝缘缺陷有金属突出物缺陷、自由金属微粒缺陷、绝缘子金属污染物缺陷、气隙缺陷等。因此,针对GIS内不同绝缘缺陷的PD所激发的超高频电磁波,深入研究GIS内UHF PD信号特征,分别建立相应的数学模型并进行模式识别的研究,对于认识GIS中放电信号的传输特性、指导GIS放电检测、掌握GIS的绝缘状况和缺陷类型,以及指导GIS的检修工作和保证GIS的安全可靠运行有着十分重要的意义。为此,本文在分析国内外GIS局部放电检测、数学模型构建和模式识别研究状况的基础上,深入研究了不同绝缘缺陷UHF PD信号波形特征,首次构建了GIS内UHF PD信号数学模型,并提出了一种适合UHF PD信号模式识别的新方法。其主要工作有:①采用UHF法对GIS模拟装置内所设计的4种绝缘缺陷物理模型进行了大量的PD试验,获取了4种典型GIS缺陷的物理模型分别在不同尺寸规格下、置于不同位置处、在不同电压等级下的UHF PD信号波形,对GIS内不同绝缘缺陷UHF PD信号特征做了深入研究和系统分析;②针对GIS内4种典型绝缘缺陷UHF PD信号特征,构建了GIS的UHF PD信号数学模型,给出了数学模型的参数值,并从拟合误差、能量分布和时频联合分析的角度证明了数学模型构建的正确性,最后将构建的数学模型应用于PD信号复小波去噪的理论仿真研究;③根据二元树复小波变换优良平移时不变特性的特点,提出了一种基于二元树复小波变换的时频特征空间构造方法,通过伸缩和平移等运算功能对UHF PD信号进行多尺度细化分析,综合选用了UHF PD信号在各频带投影序列的能量、在各个尺度下的极大值和统计参量,完备地描述了UHF PD信号的特性,构造了完整的UHF PD信号特征空间,并根据已建立的GIS内4种典型缺陷UHF PD数学模型,对特征子集进行验证,进一步证明了所构造特征空间的正确性;④深入研究流形学习中的LLE算法、ISOMAP算法、Laplacian Eigenmap算法、KPCA等,提出了基于流形学习的UHF PD特征空间降维方法,可保持降低维数空间后的原有信号特性最大限度不变,并使降维处理后的UHF PD信号能量特征子集、极大值特征子集、统计特征子集作为组合神经网络分类器成员分类器的输入量,识别效果达到最优。