本文選題：特高壓直流輸電　切入點：區(qū)內(nèi)外故障識別　出處：《電網(wǎng)技術(shù)》2015年04期

【摘要】：提出一種基于多分辨奇異譜熵和支持向量機的特高壓直流輸電線路區(qū)內(nèi)外故障識別方法,可準(zhǔn)確將本側(cè)區(qū)外故障、區(qū)內(nèi)故障以及對側(cè)區(qū)外故障區(qū)分開。進行小波多尺度分解,求得各層的奇異譜熵,將每層的奇異譜熵組成一個特征向量,特征向量分成訓(xùn)練集和測試集,將訓(xùn)練集進行訓(xùn)練得到支持向量機(support vector machines,SVM)分類器的參數(shù),用測試集進行測試,預(yù)測結(jié)果就是對不同位置故障的分類。大量仿真驗證表明:基于多分辨奇異譜熵和支持向量機的特高壓直流輸電線路區(qū)內(nèi)外故障識別方法能可靠識別本側(cè)區(qū)外故障、區(qū)內(nèi)故障和對側(cè)區(qū)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.

【作者單位】： 昆明理工大學(xué)電力工程學(xué)院;南方電網(wǎng)科學(xué)研究院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(51267008)~~
【分類號】：TM721.1

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1680365