利用多分辨奇异谱熵和支持向量机的特高压直流输电线路区内外故障识别方法

发布时间：2018-03-29 08:37

  本文选题：特高压直流输电　切入点：区内外故障识别　出处：《电网技术》2015年04期

【摘要】：提出一种基于多分辨奇异谱熵和支持向量机的特高压直流输电线路区内外故障识别方法,可准确将本侧区外故障、区内故障以及对侧区外故障区分开。进行小波多尺度分解,求得各层的奇异谱熵,将每层的奇异谱熵组成一个特征向量,特征向量分成训练集和测试集,将训练集进行训练得到支持向量机(support vector machines,SVM)分类器的参数,用测试集进行测试,预测结果就是对不同位置故障的分类。大量仿真验证表明:基于多分辨奇异谱熵和支持向量机的特高压直流输电线路区内外故障识别方法能可靠识别本侧区外故障、区内故障和对侧区外故障。
[Abstract]:This paper proposes a multi resolution UHV DC transmission line area and fault identification method of singular spectrum entropy and support vector machine based on the side, can accurately separate external fault, internal fault and contralateral external fault zone. The multi-scale wavelet decomposition, the layer of singular spectrum entropy, each layer singular spectrum entropy to form a feature vector, the feature vector is divided into training set and test set, the training set for training support vector machine (support vector machines, SVM) classifier parameters was tested using the test set, the prediction results are in different position of fault classification. Simulation results show that the multi resolution UHV DC transmission line area and fault identification method of singular spectrum entropy and support vector machine can reliably identify the lateral external fault based on the internal fault and external fault on the side.

【作者单位】： 昆明理工大学电力工程学院;南方电网科学研究院;
【基金】：国家自然科学基金项目(51267008)~~
【分类号】：TM721.1

【参考文献】

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【共引文献】

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8 刘，

本文编号：1680365