[发明专利]基于SVM的模块化多电平直流输电系统故障识别方法有效
| 申请号： | 201811387279.8 | 申请日： | 2018-11-21 |
| 公开（公告）号： | CN109541344B | 公开（公告）日： | 2020-10-27 |
| 发明（设计）人： | 胡伟;黄萌;雷杨;刘浴霜;宿磊;苏昊 | 申请（专利权）人： | 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院;武汉大学;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | G01R31/00 | 分类号： | G01R31/00 |
| 代理公司： | 武汉楚天专利事务所 42113 | 代理人： | 孔敏 |
| 地址： | 430077 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 基于 svm 模块化 电平 直流 输电 系统故障 识别 方法 | ||
1.一种基于支持向量机的模块化多电平直流输电系统故障识别方法，其特征在于包括如下步骤：
步骤一、从PSCAD仿真系统中采集训练系统的特征值；
步骤二、判别特征值中三相交流电流负向峰值的大小，进行故障类型划分，并通过支持向量机训练得到故障识别模型；
步骤三、采集待识别模块化多电平直流输电系统的特征值数据作为测试样本，通过故障特征值进行故障类型划分，选择对应的故障识别模型，并对其进行故障识别；
步骤一中从PSCAD仿真中采集训练系统的特征值，采集内容包括三相交流电压幅值Vam,Vbm,Vcm，直流电压最大值Vdcmax和最小值Vdcmin，三相交流电流正向峰值与负向峰值Iamax+、Ibmax+、Icmax+、Iamax-、Ibmax-、Icmax-以及直流电流最大值Idcmax和最小值Idcmin，共计十三项特征值；
步骤二中的故障类型划分判据为：当|Iamax--Ibmax-|且|Iamax--Icmax-|小于0.1时，将其划为第一类故障类型，当|Iamax--Ibmax-|或|Iamax--Icmax-|大于等于0.1时，将其划为第二类故障类型，两种故障类型分别代表三相平衡故障与三相不平衡故障，进行故障类型划分后，对数据进行归一化处理，并通过支持向量机进行数据训练，得到两类故障类型对应的故障识别模型；
步骤三中故障识别模型输入的待识别模块化多电平直流输电系统的特征值数据与步骤一相同，即三相交流电压幅值Vam,Vbm,Vcm，直流电压最大值Vdcmax和最小值Vdcmin，三相交流电流正向峰值与负向峰值Iamax+、Ibmax+、Icmax+、Iamax-、Ibmax-、Icmax-以及直流电流最大值Idcmax和最小值Idcmin，共计十三项特征值；
步骤三中的故障类型识别判据与步骤二相同，即为当|Iamax--Ibmax-|且|Iamax--Icmax-|小于0.1时，将其划为第一类故障类型，当|Iamax--Ibmax-|或|Iamax--Icmax-|大于等于0.1时，将其划为第二类故障类型，根据故障类型选择对应的故障识别模型，并进行故障识别。
2.如权利要求1所述的基于支持向量机的模块化多电平直流输电系统故障识别方法，其特征在于：步骤二和步骤三中对故障发生的时间进行判断，具体的，通过对直流电压Vdc进行滑窗迭代来作为故障检测的启动判据，即利用最新的实时采样数据参与检测，同时剔除最早的采样数据，从而更快地更新采样数据。
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