10.13335/j.1000-3673.pst.2015.04.017
利用多分辨奇异谱熵和支持向量机的特高压直流输电线路区内外故障识别方法
提出一种基于多分辨奇异谱熵和支持向量机的特高压直流输电线路区内外故障识别方法,可准确将本侧区外故障、区内故障以及对侧区外故障区分开。进行小波多尺度分解,求得各层的奇异谱熵,将每层的奇异谱熵组成一个特征向量,特征向量分成训练集和测试集,将训练集进行训练得到支持向量机(support vector machines, SVM)分类器的参数,用测试集进行测试,预测结果就是对不同位置故障的分类。大量仿真验证表明:基于多分辨奇异谱熵和支持向量机的特高压直流输电线路区内外故障识别方法能可靠识别本侧区外故障、区内故障和对侧区外故障。
特高压直流输电、区内外故障识别、奇异谱熵、支持向量机、特征向量
TM714.2(输配电工程、电力网及电力系统)
国家自然科学基金项目51267008。Project Supported by National Natural Science Foundation of China 51267008
2015-10-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
989-994