基于遷移支持向量機(jī)的艦船綜合電力系統(tǒng)繼電保護(hù)方法研究
發(fā)布時(shí)間:2021-07-14 22:38
隨著艦船綜合電力系統(tǒng)的發(fā)展,系統(tǒng)配置、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及運(yùn)行模式已經(jīng)發(fā)生巨大改變,導(dǎo)致傳統(tǒng)艦船繼電保護(hù)方法無(wú)法滿足安全性需要。分析了艦船綜合電力系統(tǒng)的故障特征信號(hào),提出了一種基于遷移支持向量機(jī)的智能繼電保護(hù)方法。推導(dǎo)了所提出方法的數(shù)學(xué)模型,并建立了相應(yīng)的仿真模型。在PSCAD/EMTDC軟件中,構(gòu)建艦船電力系統(tǒng)故障模型,對(duì)方法進(jìn)行了對(duì)比分析,驗(yàn)證了其有效性。仿真結(jié)果表明:基于遷移支持向量機(jī)的智能繼電保護(hù)方法,可以對(duì)艦船綜合電力系統(tǒng)中復(fù)雜的故障進(jìn)行判斷,全方位滿足保護(hù)要求。
【文章來(lái)源】:電力系統(tǒng)保護(hù)與控制. 2020,48(23)北大核心CSCD
【文章頁(yè)數(shù)】:9 頁(yè)
【部分圖文】:
系統(tǒng)故障位置示意圖
k代表該樣本的故障類型或保護(hù)動(dòng)作策略。同時(shí),由于艦船多個(gè)備用工況之間也具有主次之分,則需要對(duì)S中不同工況樣本數(shù)據(jù)設(shè)置權(quán)重系數(shù)uj。其中0<uj<1,uj越大代表該樣本所在工況為主備用,uj越小則為次備用。綜上,采用TrSVM方法,可以降低S中小uj樣本對(duì)模型的影響。根據(jù)所有工況數(shù)據(jù)所建艦船故障診斷模型,優(yōu)先滿足T中樣本被正確辨識(shí)的實(shí)際需求。同時(shí),保留S中樣本被正確辨識(shí)的能力。下圖為二維空間中,對(duì)T和S數(shù)據(jù)的線性分類問(wèn)題,SVM與TrSVM方法的分類面建立情況對(duì)比。圖2中,L1為最終得到的分類線,L2、L3分別為各類中經(jīng)過(guò)距L1最近數(shù)據(jù)樣本,并平行于L1的直線,w為L(zhǎng)1的法方向,有標(biāo)注的數(shù)據(jù)點(diǎn)為T(mén)中數(shù)據(jù)。TrSVM方法通過(guò)對(duì)減少S中誤分類數(shù)據(jù)的權(quán)重,使得分類面向增加T中正確分類的方向移動(dòng)。圖2二維空間二分類問(wèn)題對(duì)比圖Fig.2Comparisonoftwo-classificationproblemintwodimensionalspaces為了求解L1,根據(jù)線性判別式的一般形式f(x)wxb,對(duì)應(yīng)的分類面表達(dá)式為wxb0(3)將判別式進(jìn)行歸一化,保證所有樣本都滿足f(x)1的同時(shí),引入松弛因子k,允許錯(cuò)分樣本的存在,式(3)滿足:[()]1kkkywxb(4)當(dāng)01k時(shí),kx被正確分類;當(dāng)1k時(shí),kx被錯(cuò)分。為了得到最大分類間隔2w,并對(duì)S中數(shù)據(jù)增加權(quán)重系數(shù)uj,降低約束,允許錯(cuò)分情況的出現(xiàn),得到在式(4)約束下的二次規(guī)劃尋優(yōu)問(wèn)題。2111min21,1,,s.t.,1,,0,1,,mmnijjijmiiijjjkCCybimybjmmnkmnwwxwx(5)
中q為多項(xiàng)式的階數(shù);徑向基核函數(shù):22exp[/]ijijkxxxx;雙層感知機(jī)核函數(shù):tanh[]ijijkxxxx等,就可以滿足大多數(shù)非線性映射的需求。為了提高決策準(zhǔn)確性,使所提出的保護(hù)方法更加契合艦船電力系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài),加入核函數(shù)增加決策函數(shù)的非線性映射能力,將式(11)變?yōu)?()mniiiiyaykbxxx(12)該模型可以通過(guò)監(jiān)測(cè)電氣信號(hào)對(duì)艦船綜合電力系統(tǒng)的運(yùn)行情況進(jìn)行判定,實(shí)現(xiàn)故障定位以及通信相應(yīng)的斷路器動(dòng)作,最終切除故障,保護(hù)系統(tǒng)正常運(yùn)行。智能繼電保護(hù)方法流程圖如圖3所示。圖3基于TrSVM的智能繼電保護(hù)方法流程圖Fig.3FlowchartofTrSVMbasedonintelligentrelayprotectionmethod3方法驗(yàn)證3.1仿真建模本文在PSCAD/EMTDC軟件中搭建如圖1的
本文編號(hào):3285025
【文章來(lái)源】:電力系統(tǒng)保護(hù)與控制. 2020,48(23)北大核心CSCD
【文章頁(yè)數(shù)】:9 頁(yè)
【部分圖文】:
系統(tǒng)故障位置示意圖
k代表該樣本的故障類型或保護(hù)動(dòng)作策略。同時(shí),由于艦船多個(gè)備用工況之間也具有主次之分,則需要對(duì)S中不同工況樣本數(shù)據(jù)設(shè)置權(quán)重系數(shù)uj。其中0<uj<1,uj越大代表該樣本所在工況為主備用,uj越小則為次備用。綜上,采用TrSVM方法,可以降低S中小uj樣本對(duì)模型的影響。根據(jù)所有工況數(shù)據(jù)所建艦船故障診斷模型,優(yōu)先滿足T中樣本被正確辨識(shí)的實(shí)際需求。同時(shí),保留S中樣本被正確辨識(shí)的能力。下圖為二維空間中,對(duì)T和S數(shù)據(jù)的線性分類問(wèn)題,SVM與TrSVM方法的分類面建立情況對(duì)比。圖2中,L1為最終得到的分類線,L2、L3分別為各類中經(jīng)過(guò)距L1最近數(shù)據(jù)樣本,并平行于L1的直線,w為L(zhǎng)1的法方向,有標(biāo)注的數(shù)據(jù)點(diǎn)為T(mén)中數(shù)據(jù)。TrSVM方法通過(guò)對(duì)減少S中誤分類數(shù)據(jù)的權(quán)重,使得分類面向增加T中正確分類的方向移動(dòng)。圖2二維空間二分類問(wèn)題對(duì)比圖Fig.2Comparisonoftwo-classificationproblemintwodimensionalspaces為了求解L1,根據(jù)線性判別式的一般形式f(x)wxb,對(duì)應(yīng)的分類面表達(dá)式為wxb0(3)將判別式進(jìn)行歸一化,保證所有樣本都滿足f(x)1的同時(shí),引入松弛因子k,允許錯(cuò)分樣本的存在,式(3)滿足:[()]1kkkywxb(4)當(dāng)01k時(shí),kx被正確分類;當(dāng)1k時(shí),kx被錯(cuò)分。為了得到最大分類間隔2w,并對(duì)S中數(shù)據(jù)增加權(quán)重系數(shù)uj,降低約束,允許錯(cuò)分情況的出現(xiàn),得到在式(4)約束下的二次規(guī)劃尋優(yōu)問(wèn)題。2111min21,1,,s.t.,1,,0,1,,mmnijjijmiiijjjkCCybimybjmmnkmnwwxwx(5)
中q為多項(xiàng)式的階數(shù);徑向基核函數(shù):22exp[/]ijijkxxxx;雙層感知機(jī)核函數(shù):tanh[]ijijkxxxx等,就可以滿足大多數(shù)非線性映射的需求。為了提高決策準(zhǔn)確性,使所提出的保護(hù)方法更加契合艦船電力系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài),加入核函數(shù)增加決策函數(shù)的非線性映射能力,將式(11)變?yōu)?()mniiiiyaykbxxx(12)該模型可以通過(guò)監(jiān)測(cè)電氣信號(hào)對(duì)艦船綜合電力系統(tǒng)的運(yùn)行情況進(jìn)行判定,實(shí)現(xiàn)故障定位以及通信相應(yīng)的斷路器動(dòng)作,最終切除故障,保護(hù)系統(tǒng)正常運(yùn)行。智能繼電保護(hù)方法流程圖如圖3所示。圖3基于TrSVM的智能繼電保護(hù)方法流程圖Fig.3FlowchartofTrSVMbasedonintelligentrelayprotectionmethod3方法驗(yàn)證3.1仿真建模本文在PSCAD/EMTDC軟件中搭建如圖1的
本文編號(hào):3285025
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