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

作     者：陈仕龙 曹蕊蕊 毕贵红 张文英 高超 CHEN Shilong;CAO Ruirui;BI Guihong;ZHANG Wenying;GAO Chao

作者机构：昆明理工大学电力工程学院云南省昆明市650500 南方电网科学研究院广东省广州市510080 

出 版 物：《电网技术》 (Power System Technology)

年 卷 期：2015年第39卷第4期

页      面：989-994页

核心收录：

学科分类：0808[工学-电气工程] 080802[工学-电力系统及其自动化] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 0807[工学-动力工程及工程热物理] 0802[工学-机械工程] 0801[工学-力学（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金项目(51267008)~~ 

主　　题：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 

摘      要：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。