發(fā)布時間：2017-03-19 21:00

  本文關(guān)鍵詞：基于PSO-SVM的小電流接地系統(tǒng)故障選線方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在電力系統(tǒng)中,我國中低壓配電網(wǎng)廣泛選用小電流接地方式。隨著配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)日益繁雜,在這種接地方式下如果某一相接地,會出現(xiàn)故障電流數(shù)值小以及現(xiàn)場電磁干擾等現(xiàn)象,很難快速準確的識別出故障線路�，F(xiàn)有的選線方法準確度較低,且有相對的局限性,影響配電網(wǎng)系統(tǒng)的可靠性,降低了自動化水平。根據(jù)以上問題,本文在了解國內(nèi)外選線方法基礎(chǔ)上,結(jié)合支持向量機(Support Vector Machine,SVM)理論和粒子群優(yōu)化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)對小電流接地系統(tǒng)故障選線展開研究。論文首先闡述了國內(nèi)外選線方法的原理及特點,并指出現(xiàn)有方法的不足之處,為論文所提新算法提供理論背景;通過分析中性點不接地以及諧振系統(tǒng)發(fā)生單相接地故障時的暫態(tài)和穩(wěn)態(tài)過程,確定在進行故障選線時,用小波包分析(WPT)從故障時零序電流信號中提取暫態(tài)分量,用傅里葉分析(FFT)提取基波穩(wěn)態(tài)分量、諧波分量,將這三種特征分量作為故障特征,從而克服單一選線方法的不足。然后分析SVM的基礎(chǔ)理論以及分類學習算法,確定其可以運用到小電流接地系統(tǒng)故障選線中。由于SVM的參數(shù)直接決定選線的精度,為了提高SVM的性能,并證明其在故障選線應(yīng)用中的優(yōu)越性,又對粒子群優(yōu)化算法進行探討,利用PSO算法簡單、易于實現(xiàn)的特點對SVM參數(shù)進行優(yōu)化,因此論文提出了基于粒子群優(yōu)化向量機(PSO-SVM)的選線方案,并說明了該方法的選線原理及步驟。最后在在Matlab7.0中建立模型,根據(jù)多種故障情況做大量的仿真,并獲得樣本數(shù)據(jù)。在Maltab中安裝libsvm工具箱與之結(jié)合使用,抽取部分樣本對SVM進行訓練得到選線模型,繼而抽取測試樣本對SVM選線模型檢驗,證明SVM可成功運用到小電流接地故障選線中,并將PSO-SVM與傳統(tǒng)的SVM選線方法比較,從而驗證經(jīng)PSO優(yōu)化過的SVM在故障選線中具有一定的優(yōu)勢。
【關(guān)鍵詞】：支持向量機 粒子群優(yōu)化 小電流接地 零序電流 小波包變換
【學位授予單位】：河南理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TM727;TP18
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 1 引言10-18
• 1.1 課題研究背景及意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 小電流接地故障選線方法13-16
• 1.3.1 主動式選線方法13-14
• 1.3.2 被動式選線方法14-16
• 1.4 本文研究內(nèi)容16-18
• 2 小電流接地系統(tǒng)故障特征分析18-26
• 2.1 穩(wěn)態(tài)特征分析18-23
• 2.1.1 中性點不接地系統(tǒng)18-21
• 2.1.2 中性點經(jīng)消弧線圈接地系統(tǒng)21-23
• 2.2 暫態(tài)特征分析23-25
• 2.2.1 暫態(tài)電容電流23-24
• 2.2.2 暫態(tài)電感電流24
• 2.2.3 暫態(tài)接地電流24-25
• 2.3 本章小結(jié)25-26
• 3 基于PSO-SVM小電流接地系統(tǒng)算法研究26-36
• 3.1 SVM理論基礎(chǔ)26-30
• 3.1.1 SVM基本思想26-28
• 3.1.2 SVM核函數(shù)28-29
• 3.1.3 SVM的分類算法29-30
• 3.1.4 SVM參數(shù)對分類性能的影響30
• 3.2 PSO理論基礎(chǔ)30-33
• 3.2.1 PSO算法簡介30-31
• 3.2.2 PSO優(yōu)化SVM參數(shù)31-33
• 3.3 基于PSO-SVM小電流接地故障選線33-35
• 3.3.1 選線原理33
• 3.3.2 選線步驟及流程33-35
• 3.4 本章小結(jié)35-36
• 4 故障特征的提取36-42
• 4.1 傅里葉變換36-37
• 4.2 小波分析37-41
• 4.2.1 小波分析理論基礎(chǔ)37
• 4.2.2 小波包分析原理37-39
• 4.2.3 小波包函數(shù)及層數(shù)的選取39-40
• 4.2.4 小波包特征頻帶的確定40-41
• 4.3 特征值的計算41
• 4.4 本章小結(jié)41-42
• 5 仿真實驗42-68
• 5.1Matlab簡介42
• 5.2 建立仿真模型42-44
• 5.3 典型算例仿真44-58
• 5.4 算法驗證58-65
• 5.4.1 基于SVM小電流接地故障算法實現(xiàn)58-62
• 5.4.2 基于PSO-SVM小電流接地故障算法實現(xiàn)62-65
• 5.5 算法性能比較65-66
• 5.6 本章小結(jié)66-68
• 6 總結(jié)與展望68-70
• 6.1 總結(jié)68-69
• 6.2 展望69-70
• 參考文獻70-74
• 作者簡歷74-75
• 學位論文數(shù)據(jù)集75

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