本文選題：支持向量機SVM + 變壓器繼電保護　； 參考：《安徽理工大學》2017年碩士論文

【摘要】：當前,電力系統(tǒng)在國民經(jīng)濟發(fā)展過程中扮演著著及其重要的角色。并且對社會的各個行業(yè)的進步都有著長遠的影響。其中變壓器保護更是成為整個電力網(wǎng)絡系統(tǒng)研究中的重中之重。當前,除了變壓器自身的系統(tǒng)的復雜性、人為損壞及外在不可抗因素之外,針對加強變壓器的高靈敏性,驗證故障類型及故障位置,提升變壓器的可靠性和精確性,更是當前變壓器保護探索的熱點方向。變壓器繼電保護故障診斷問題的處理關(guān)鍵在于如何快速鑒別故障類型,確定故障的具體位置及其故障元件。作為電力系統(tǒng)中的重要環(huán)節(jié),目前變壓器保護大多還是采用傳統(tǒng)的差動保護的方法,對于變壓器中勵磁涌流造成的保護拒動、誤動情況,依然難以有效解決。當前對于變壓器保護的誤動等保護動作準確率不高等問題依然很嚴峻。因此,針對上述因素,本文結(jié)合目前國內(nèi)外針對變壓器繼電保護的研究現(xiàn)狀,提出一種基于支持向量機(SVM)的變壓器故障診斷模型。首先,根據(jù)支持向量機的基本原理,分析核函數(shù)參數(shù)優(yōu)化的算法,尋求最優(yōu)的支持向量機相關(guān)參數(shù)和懲罰參數(shù)組合。進而,建立一種基于PSO-SVM算法的變壓器故障診斷模型,并針對勵磁涌流形成原因,進行建模仿真。通過PSCAD/EMTDC電磁仿真軟件對變壓器故障診斷模型進行仿真,并獲取變壓器樣本數(shù)據(jù),進而利用MATLAB中LIBSVM工具包對樣本數(shù)據(jù)進行訓練、測試,最終獲取故障診斷結(jié)果。本系統(tǒng)可以更加簡單高效的預測出故障類型,增強了變壓器故障診斷的正確性,大大減少了勵磁涌流引起的變壓器的誤動和拒動,使得變壓器保護模型更加簡單化,智能化。為以后變壓器保護發(fā)展方向指出了一條新方向。
[Abstract]:At present, power system plays an important role in the development of national economy. And has a long-term impact on the progress of all sectors of society. Transformer protection has become the most important part in the research of power network system. At present, in addition to the complexity of the transformer's own system, artificial damage and external irresistible factors, in order to enhance the high sensitivity of the transformer, verify the fault type and fault location, and improve the reliability and accuracy of the transformer, Is the current transformer protection exploration hot spot direction. The key to deal with the fault diagnosis of transformer relay protection lies in how to quickly identify the fault type, determine the specific location of the fault and its fault components. As an important part of power system, transformer protection mostly adopts the traditional differential protection method at present. It is still difficult to effectively solve the protection failure and misoperation caused by the inrush current excitation in the transformer. At present, the protection accuracy of transformer protection is not high. Therefore, in view of the above factors, this paper puts forward a transformer fault diagnosis model based on support vector machine (SVM) combined with the current research situation of transformer relay protection at home and abroad. Firstly, according to the basic principle of support vector machine, the optimization algorithm of kernel function parameters is analyzed, and the optimal combination of related parameters and penalty parameters of support vector machine is obtained. Furthermore, a transformer fault diagnosis model based on PSO-SVM algorithm is established. The transformer fault diagnosis model is simulated by PSCAD/EMTDC electromagnetic simulation software, and the transformer sample data are obtained. Then the sample data are trained and tested by LIBSVM toolkit in MATLAB, and the fault diagnosis results are finally obtained. The system can predict fault types more simply and efficiently, enhance the correctness of transformer fault diagnosis, greatly reduce the misoperation and rejection of transformer caused by inrush current, and make the transformer protection model more simple and intelligent. A new direction is pointed out for the future development of transformer protection.
【學位授予單位】：安徽理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP18;TM774

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