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基于感应电压特征停运输电线路故障识别方法
被引量：
3
1
作者
刘英培
王祥宇
+3 位作者
王鑫明
李少博
梁华洋
李世泽
《华北电力大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022年第4期14-22,32,共10页
对停运输电线路进行合闸操作时为避免合闸到故障线路,通常需要对停运线路的故障状态进行判断。对于一回正常运行、另一回处于热备用状态下的同塔双回输电线路,提出一种基于感应电压特征的停运线路机器学习故障识别方法。首先对停运线路...
对停运输电线路进行合闸操作时为避免合闸到故障线路,通常需要对停运线路的故障状态进行判断。对于一回正常运行、另一回处于热备用状态下的同塔双回输电线路,提出一种基于感应电压特征的停运线路机器学习故障识别方法。首先对停运线路感应电压有效值进行测量,取各相电压有效值、电压平均值及故障电压占比作为样本特征。采用径向基核函数支持向量机(RBF-SVM)对停运线路的故障状态进行识别;若存在故障则利用BP神经网络对故障类型进行识别。为验证该方法的故障识别效果,以河北省6条线路的实际数据为基础,在ATP-EMTP中建立500 kV同塔双回输电线路模型。结果表明,对热备用线路上故障状态识别准确率为100%;对故障类型识别时准确率达到99.7%,为调度工作中合闸操作及停运线路故障的排除提供了参考。
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关键词
同塔双回输电线路
感应电压
rbf支持向量机
BP神经网络
故障识别
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职称材料
题名
基于感应电压特征停运输电线路故障识别方法
被引量：
3
1
作者
刘英培
王祥宇
王鑫明
李少博
梁华洋
李世泽
机构
华北电力大学电气与电子工程学院
国家电网河北省电力调度控制中心
国家电网河北省电力有限公司检修分公司
出处
《华北电力大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022年第4期14-22,32,共10页
基金
国网河北省电力有限公司科技资助项目(5204BB200028)。
文摘
对停运输电线路进行合闸操作时为避免合闸到故障线路,通常需要对停运线路的故障状态进行判断。对于一回正常运行、另一回处于热备用状态下的同塔双回输电线路,提出一种基于感应电压特征的停运线路机器学习故障识别方法。首先对停运线路感应电压有效值进行测量,取各相电压有效值、电压平均值及故障电压占比作为样本特征。采用径向基核函数支持向量机(RBF-SVM)对停运线路的故障状态进行识别;若存在故障则利用BP神经网络对故障类型进行识别。为验证该方法的故障识别效果,以河北省6条线路的实际数据为基础,在ATP-EMTP中建立500 kV同塔双回输电线路模型。结果表明,对热备用线路上故障状态识别准确率为100%;对故障类型识别时准确率达到99.7%,为调度工作中合闸操作及停运线路故障的排除提供了参考。
关键词
同塔双回输电线路
感应电压
rbf支持向量机
BP神经网络
故障识别
Keywords
double-circuit transmission lines on the same tower
induced voltage
rbf
-SVM
BP neural network
fault identification
分类号
TM72 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于感应电压特征停运输电线路故障识别方法
刘英培
王祥宇
王鑫明
李少博
梁华洋
李世泽
《华北电力大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022
3
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