本文關(guān)鍵詞：基于小波分析和支持向量機(jī)的電力系統(tǒng)輸電線路故障分類

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【摘要】：隨著我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的不斷完善,電力系統(tǒng)作為支柱性行業(yè),其規(guī)模日益擴(kuò)大,其中輸電線路傳輸功率以及電壓等級(jí)不斷提高,輸電網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜程度越來(lái)越高。當(dāng)電力系統(tǒng)發(fā)生故障時(shí),需要迅速判定故障類型、準(zhǔn)確定位故障位置、及時(shí)修復(fù)以防止故障范圍擴(kuò)大,確保整個(gè)電力系統(tǒng)的安全、穩(wěn)定運(yùn)行。本文針對(duì)電力系統(tǒng)輸電線路中最為常見(jiàn)的短路故障進(jìn)行研究,并對(duì)國(guó)內(nèi)外各種故障分類方法進(jìn)行了深入的比較分析,在此基礎(chǔ)上研究了一種基于小波分析和支持向量機(jī)的輸電線路故障分類方法,并通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)與實(shí)證分析驗(yàn)證了所建方法的有效性。本文方法方面的研究工作：建立了一種基于小波能量熵和支持向量機(jī)的電力系統(tǒng)輸電線路故障分類模型。采用小波分析技術(shù)對(duì)線路故障后的特征信息進(jìn)行提取和分析,利用小波能量熵理論對(duì)故障電流信號(hào)進(jìn)行分解,計(jì)算各相電流對(duì)應(yīng)的能量熵值,結(jié)合零序電流構(gòu)建了用于輸電線路故障分類的4維特征向量。該分類模型包括線性分類模塊和非線性分類模塊,其中線性分類是通過(guò)零序電流和設(shè)置閾值參數(shù)的兩層分類結(jié)構(gòu)將數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行初步分類；在此基礎(chǔ)上根據(jù)輸電線路故障的小樣本數(shù)據(jù)特點(diǎn),選用支持向量機(jī)對(duì)多類故障數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性分類,最終實(shí)現(xiàn)輸電線路故障分類。本文仿真與實(shí)證研究工作：利用MATLAB仿真模型初步驗(yàn)證了所提方法進(jìn)行輸電線路故障分類的有效性,并分析了模型參數(shù)設(shè)定對(duì)算法分類結(jié)果的影響；在此基礎(chǔ)上將本文所構(gòu)建模型應(yīng)用于山東臨沂地區(qū)的實(shí)際電力系統(tǒng)輸電線路故障分類,進(jìn)一步驗(yàn)證了本文所構(gòu)建方法的實(shí)用性。
【關(guān)鍵詞】：輸電線路 故障分類 小波分析 能量熵 支持向量機(jī)
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TM75
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-15
• 1.1 研究背景10
• 1.2 研究意義10-11
• 1.3 論文相關(guān)內(nèi)容的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.3.1 小波分析理論在電力系統(tǒng)中的研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3.2 輸電線路故障分類方法的研究現(xiàn)狀12
• 1.3.3 支持向量機(jī)在輸電線路故障分類中的研究現(xiàn)狀12-14
• 1.4 論文的主要研究?jī)?nèi)容和章節(jié)安排14-15
• 第2章 小波分析及小波熵的主要理論15-23
• 2.1 小波分析15-18
• 2.1.1 連續(xù)小波變換15-16
• 2.1.2 離散小波變換16-17
• 2.1.3 小波函數(shù)17-18
• 2.1.4 小波分析在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用18
• 2.2 小波熵18-22
• 2.2.1 信息熵18-19
• 2.2.2 六種小波熵的定義與計(jì)算方法19-22
• 2.3 本章小結(jié)22-23
• 第3章 支持向量機(jī)的分類方法研究23-33
• 3.1 支持向量機(jī)分類原理23-29
• 3.1.1 線性可分SVM23-26
• 3.1.2 線性不可分SVM26-28
• 3.1.3 SVM核函數(shù)28-29
• 3.1.4 支持向量機(jī)參數(shù)優(yōu)化29
• 3.2 多分類支持向量機(jī)29-31
• 3.2.1 一對(duì)一30
• 3.2.2 一對(duì)多30-31
• 3.3 算例分析31-32
• 3.3.1 算例描述31
• 3.3.2 建模與分析31-32
• 3.4 本章小結(jié)32-33
• 第4章 基于小波能量熵與支持向量機(jī)的輸電線路故障分類33-50
• 4.1 輸電線路的短路故障33-34
• 4.2 基于小波能量熵與支持向量機(jī)的輸電線路故障分類方法34-40
• 4.2.1 故障特征信號(hào)提取34-36
• 4.2.2 故障特征信號(hào)分類36-38
• 4.2.3 輸電線路故障分類方法的具體步驟38-40
• 4.3 仿真分析40-49
• 4.3.1 仿真描述40-45
• 4.3.2 分類模型訓(xùn)練及驗(yàn)證45-48
• 4.3.3 分類結(jié)果及分析48-49
• 4.4 本章小結(jié)49-50
• 第5章 實(shí)證研究50-58
• 5.1 問(wèn)題描述50-52
• 5.1.1 背景分析50-51
• 5.1.2 實(shí)際故障特征分析51-52
• 5.2 實(shí)際數(shù)據(jù)預(yù)處理52-54
• 5.2.1 數(shù)據(jù)系統(tǒng)構(gòu)成52
• 5.2.2 錄波數(shù)據(jù)解析52-53
• 5.2.3 故障電流數(shù)據(jù)提取53-54
• 5.3 分類模型實(shí)際應(yīng)用及結(jié)果分析54-57
• 5.4 本章小結(jié)57-58
• 第6章 總結(jié)與展望58-59
• 6.1 總結(jié)58
• 6.2 展望58-59
• 參考文獻(xiàn)59-63
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果63-64
• 致謝64-65
• 附錄A65

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 王艷松;譚志勇;劉學(xué)民;;基于小波奇異熵和支持向量機(jī)的配電網(wǎng)故障類型識(shí)別[J];電力系統(tǒng)保護(hù)與控制;2011年23期

2 費(fèi)佩燕,郭寶龍;單小波去噪方法在多小波去噪中的應(yīng)用研究[J];信號(hào)處理;2004年06期

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本文編號(hào)：1034220