本文關(guān)鍵詞：基于信息增益度和支持向量機(jī)的小電流接地系統(tǒng)單相接地故障選線

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【摘要】：小電流接地系統(tǒng)的單相接地故障選線一直是繼電保護(hù)領(lǐng)域研究的難點。由于單個選線方法具有局限性,并且單相接地故障復(fù)雜多變,所以導(dǎo)致故障選線準(zhǔn)確率較低。為了提高選線的精度,利用信息融合技術(shù)將多個單一選線方法進(jìn)行融合已經(jīng)成為未來研究趨勢。因此,本文針對以上情況,對融合選線問題進(jìn)行了深入研究。首先,分析了小電流接地系統(tǒng)發(fā)生單相接地故障時的故障機(jī)理,重點對穩(wěn)態(tài)故障特征和暫態(tài)故障特征進(jìn)行了分析。在MATLAB中建立了小電流接地系統(tǒng)的仿真模型,對單一的選線方法進(jìn)行了仿真驗證,并分析了各方法的應(yīng)用范圍。其次利用小波分析法和快速傅里葉變換對零序信號進(jìn)行故障特征提取,從而建立故障測度函數(shù),并通過信息增益度計算單一選線方法的權(quán)重。當(dāng)發(fā)生故障時,通過單一選線方法判定結(jié)果乘以權(quán)重作為線路是否故障的依據(jù)。通過仿真驗證該方法具有較高的選線精度。為了進(jìn)一步提高選線的準(zhǔn)確率,將各選線方法的樣本數(shù)據(jù)分別利用粒子群算法優(yōu)化參數(shù)的支持向量機(jī)進(jìn)行綜合選線,并利用信息增益度給出各線路故障的權(quán)重值。通過系統(tǒng)模型仿真,結(jié)果表明提出的方法應(yīng)用于選線中具有很高的準(zhǔn)確率和靈敏度。
【關(guān)鍵詞】：故障選線 信息融合 MATLAB 故障測度函數(shù) 信息增益度 粒子群算法 支持向量機(jī)
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TM862
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 緒論8-12
• 1.1 課題研究的背景和意義8
• 1.2 小電流接地系統(tǒng)單相接地故障選線的研究現(xiàn)狀8-10
• 1.3 本文主要工作10-12
• 第二章 小電流接地系統(tǒng)單相接地故障及選線方法基本原理12-28
• 2.1 小電流接地系統(tǒng)單相接地故障穩(wěn)態(tài)特征分析12-15
• 2.1.1 中性點不接地系統(tǒng)單相接地故障穩(wěn)態(tài)特征分析12-14
• 2.1.2 中性點經(jīng)消弧電感線圈接地系統(tǒng)單相接地故障穩(wěn)態(tài)特征分析14-15
• 2.2 小電流接地系統(tǒng)單相接地故障暫態(tài)特征分析15-18
• 2.2.1 暫態(tài)電容電流16-17
• 2.2.2 暫態(tài)電感電流17-18
• 2.2.3 暫態(tài)接地電流18
• 2.3 小電流接地系統(tǒng)選線方法分析18-21
• 2.3.1 基于穩(wěn)態(tài)分量的選線方法18-21
• 2.3.2 基于暫態(tài)分量的選線方法21
• 2.4 單一選線方法的仿真21-27
• 2.5 本章小結(jié)27-28
• 第三章 基于信息增益度的綜合選線方法28-40
• 3.1 故障測度函數(shù)28-36
• 3.1.1 故障測度函數(shù)的定義28
• 3.1.2 零序電流比幅法的線路故障測度28-29
• 3.1.3 零序電流比相法的線路故障測度29-30
• 3.1.4 零序有功功率法的線路故障測度30-31
• 3.1.5 零序無功功率法的線路故障測度31-32
• 3.1.6 零序電流五次諧波法的線路故障測度32-34
• 3.1.7 零序?qū)Ъ{法的線路故障測度34-35
• 3.1.8 零序電流暫態(tài)分量的線路故障測度35-36
• 3.2 信息增益度原理36-37
• 3.3 基于信息增益度的選線方法實現(xiàn)37-39
• 3.4 本章小結(jié)39-40
• 第四章 基于信息增益度和支持向量機(jī)的綜合選線方法40-46
• 4.1 支持向量機(jī)原理40-42
• 4.1.1 最優(yōu)超平面40-41
• 4.1.2 核函數(shù)41-42
• 4.2 基于粒子群算法的支持向量機(jī)模型42-44
• 4.2.1 支持向量機(jī)的參數(shù)優(yōu)化模型42
• 4.2.2 粒子群算法的基本原理42-43
• 4.2.3 適應(yīng)度評價函數(shù)43
• 4.2.4 參數(shù)優(yōu)化43-44
• 4.3 基于支持向量機(jī)和信息增益度的故障診斷模型44-45
• 4.4 判定系數(shù)的故障診斷模型45
• 4.5 本章小結(jié)45-46
• 第五章 算例分析與仿真驗證46-55
• 5.1 仿真驗證基本流程46-47
• 5.2 零序信號故障特征的提取47-48
• 5.3 故障測度函數(shù)的計算48-49
• 5.4 基于信息增益度的選線方法仿真驗證49-51
• 5.4.1 信息增益度求解方法權(quán)重49-50
• 5.4.2 結(jié)果驗證與分析50-51
• 5.5 基于支持向量機(jī)和信息增益度的選線方法仿真驗證51-54
• 5.5.1 參數(shù)優(yōu)化51-52
• 5.5.2 結(jié)果驗證與分析52-53
• 5.5.3 設(shè)定判定系數(shù)的結(jié)果驗證與分析53-54
• 5.6 本章小結(jié)54-55
• 第六章 結(jié)論與展望55-56
• 附錄A 選線模型56-58
• 致謝58-59
• 參考文獻(xiàn)59-61

【相似文獻(xiàn)】

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