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考虑暂态波形特征的风电机组高电压脱网智能故障溯源方法
被引量：
2
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作者
王玉荣
朱奕飞
汤奕
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2023年第3期101-109,共9页
大规模风电机组高电压脱网会对电力系统的电能质量和安全稳定运行产生影响。提出了一种风电机组高电压脱网故障溯源方法,后续可配合保护设备以快速切除故障,减少风电机组高电压脱网对系统产生的影响。首先基于风电机组高电压脱网时输出...
大规模风电机组高电压脱网会对电力系统的电能质量和安全稳定运行产生影响。提出了一种风电机组高电压脱网故障溯源方法,后续可配合保护设备以快速切除故障,减少风电机组高电压脱网对系统产生的影响。首先基于风电机组高电压脱网时输出波形进行特征分析,构造了风电机组高电压脱网故障特征指标体系;然后采用Gini指数-最大相关最小冗余法对原始指标体系进行筛选,降低了原始指标体系的冗余度;最后采用遗传算法-蚁群优化算法-粒子群优化算法对BP神经网络的权重、偏差初值进行优化,从而保证BP神经网络的溯源准确率。在西北电网中进行了算例分析,验证了所提方法的有效性。与传统机器学习方法相比,所提方法具有更好的故障溯源性能。
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关键词
高电压脱网
故障溯源
指标体系
Gini指数
最大相关最小冗余法
BP神经网络
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职称材料
题名
考虑暂态波形特征的风电机组高电压脱网智能故障溯源方法
被引量：
2
1
作者
王玉荣
朱奕飞
汤奕
机构
东南大学电气工程学院
国网南通供电公司
出处
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2023年第3期101-109,共9页
基金
中国南方电网公司科技项目(090000KK52190162)。
文摘
大规模风电机组高电压脱网会对电力系统的电能质量和安全稳定运行产生影响。提出了一种风电机组高电压脱网故障溯源方法,后续可配合保护设备以快速切除故障,减少风电机组高电压脱网对系统产生的影响。首先基于风电机组高电压脱网时输出波形进行特征分析,构造了风电机组高电压脱网故障特征指标体系;然后采用Gini指数-最大相关最小冗余法对原始指标体系进行筛选,降低了原始指标体系的冗余度;最后采用遗传算法-蚁群优化算法-粒子群优化算法对BP神经网络的权重、偏差初值进行优化,从而保证BP神经网络的溯源准确率。在西北电网中进行了算例分析,验证了所提方法的有效性。与传统机器学习方法相比,所提方法具有更好的故障溯源性能。
关键词
高电压脱网
故障溯源
指标体系
Gini指数
最大相关最小冗余法
BP神经网络
Keywords
high-voltage trip-off
fault source identification
index system
Gini coefficient
mRMR method
BP neural network
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
出处
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被引量
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1
考虑暂态波形特征的风电机组高电压脱网智能故障溯源方法
王玉荣
朱奕飞
汤奕
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2023
2
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