基于LOF和SVM的智能配电网故障辨识方法

被引：40

作者：

胡伟 ^{[1
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李勇 ^{[1
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曹一家 ^{[1
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张志鹏 ^{[1
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赵庆周 ^{[2
]}

段义隆 ^{[1
]}

机构：

[1] 湖南大学电气与信息工程学院

[2] 山东电力工程咨询院有限公司

来源：

电力自动化设备 | 2016年 / 36卷 / 06期

关键词：

智能配电网; 故障定位; 局部异常因子; 小波变换; 支持向量机;

D O I：

10.16081/j.issn.1006-6047.2016.06.002

中图分类号：

TM76 [电力系统的自动化];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

针对现有智能配电网保护方法存在保护装置整定复杂、协调性差以及易误动等问题,提出一种基于局部异常因子(LOF)检测的配电网保护算法,并对配电网在故障定位后不能进行有效的故障类型辨识这一问题,提出LOF和支持向量机(SVM)相结合的智能配电网故障类型判别方法。根据各节点LOF值的大小实现智能配电网的故障检测与定位;然后对故障处的三相电压进行小波变换,以三相电压的小波奇异熵值建立故障特征样本库,利用反映接地故障信息的零序电压低频能量对故障进行预分类,并以此为基础建立SVM故障类型判别预测模型。该算法可对智能配电网的故障进行有效的检测与定位,并能对故障区域的不同故障类型进行合理分类。

引用

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页数：6

共 16 条

[1] 基于故障电流幅值比较的有源配电网故障定位方法 [J].