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

被引：15

作者：

陈仕龙 ^{[1
]}

曹蕊蕊 ^{[1
]}

毕贵红 ^{[1
]}

张文英 ^{[1
]}

高超 ^{[2
]}

机构：

[1] 昆明理工大学电力工程学院

[2] 南方电网科学研究院

来源：

电网技术 | 2015年 / 39卷 / 04期

关键词：

特高压直流输电; 区内外故障识别; 奇异谱熵; 支持向量机; 特征向量;

D O I：

10.13335/j.1000-3673.pst.2015.04.017

中图分类号：

TM721.1 [直流制输电];

学科分类号：

080802 ;

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。

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页码：989 / 994

页数：6

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