[发明专利]基于支持向量机的配电网早期故障检测方法及装置有效
申请号: | 201811533888.X | 申请日: | 2018-12-14 |
公开(公告)号: | CN109406949B | 公开(公告)日: | 2020-12-25 |
发明(设计)人: | 文艳;李立生;刘明林;邵志敏;刘云良;王峰;刘合金;苏国强;张林利;孟海磊;房牧;张世栋;樊迪;左新斌 | 申请(专利权)人: | 国网山东省电力公司电力科学研究院;国家电网有限公司 |
主分类号: | G01R31/08 | 分类号: | G01R31/08 |
代理公司: | 北京智绘未来专利代理事务所(普通合伙) 11689 | 代理人: | 张红莲 |
地址: | 250002 山东*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 支持 向量 配电网 早期 故障 检测 方法 装置 | ||
1.一种基于支持向量机的配电网早期故障检测方法,其特征在于,利用小波变换对配电网三相电压、三相电流以及中性点电流波形进行分解,根据分解结果提取出部分特征,之后利用支持向量机学习这些特征,进而判断配电网中是否存在早期故障;该方法包括以下步骤:
步骤S1:对配电网中的三相电压、三相电流以及中性点电流信号进行采集,然后对采集的每个波形利用小波变换分解波形为近似部分和细节部分;采用5层Meyer小波函数进行小波分解,分解结果为s=a5+d1+d2+d3+d4+d5,其中s为原始信号,a5为近似系数,d1-d5为细节系数,这里将a5作为波形的近似部分,d1+d2+L+d5作为波形的细节部分;
步骤S2:提取出细节部分中的特征,包括畸变次数、畸变幅值以及同时刻出现的畸变个数;当所述细节部分幅值大于阈值时,判定此处为畸变,记录下这一幅值作为畸变幅值,并记录这一时刻作为畸变时刻;
步骤S3:将步骤S2所提取出的出细节部分中的特征经过处理后作为输入,训练支持向量机;具体包括:将每个波形细节部分的畸变次数nD,畸变幅值平均值μA与方差σA,同相畸变对个数nuni,三相畸变对个数ntri作为特征,输入支持向量机;
其中,同相畸变对DPuni是指:当同一相电压和电流波形中分别存在一个畸变,且出现时刻相同,这两个畸变为同相畸变对;以及当同一相电压和中性点电流波形中分别存在一个畸变,且出现时刻相同,这两个畸变为同相畸变对;
三相畸变对DPtri是指:如果三相电压波形中分别存在一个畸变,它们的出现时刻相同,记这三个畸变为一个三相畸变对DPtri;同理,如果三相电流波形中分别存在一个畸变,它们的出现时刻相同,记这三个畸变为一个三相畸变对DPtri;如果某两相电流和中性点电流波形中分别存在一个畸变,它们的出现时刻相同,也记这三个畸变为一个三相畸变对DPtri;步骤S4:由支持向量机给出检测结果,从而判断配电网中是否存在早期故障。
2.根据权利要求1所述的基于支持向量机的配电网早期故障检测方法,其特征在于,其中步骤S2中所述的阈值设为波形的近似部分幅值的一半。
3.根据权利要求1所述的基于支持向量机的配电网早期故障检测方法,其特征在于,其中步骤S4具体包括:核函数类型选择为多项式,即K(xi,xj)=(1+(xi·xj))p,p=1,L,n,式中xi,xj均为输入向量,p为多项式阶数,n为待求解参数;标签设置为:1代表早期故障,-1代表非早期故障,支持向量机输出结果为1和-1,其中1对应的事件即为早期故障。
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