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申请/专利权人：华中科技大学
摘要：本发明涉及一种基于SVM（向量机）‑ECOC（纠错输出码）辨识亚低频特征能量的配电网二次故障识别方法，利用改进柔性启动判据区分系统故障和干扰状态，当判据启动后，通过在配电网各线路安装特定的测量装置和识别模块获取系统各条线路的亚低频零序电流，其与对应母线工频零序电压滑窗积分后外积得到特征能量矩阵ELFP，将标准化后的ELFP矩阵作为样本输入预训练好的SVM‑ECOC二次故障识别模型用于区分单相、双线故障和判别故障线路。实验结果表明大多数样本均有超过80%的识别概率，证明本发明能够有效提高配电网中线路二次故障识别的准确度。
主权项：1.一种基于SVM-ECOC辨识亚低频特征能量的配电网二次故障识别方法，其特征在于，所述识别方法包括：步骤1，将母线工频零序电压的高阶能量特征作为中性点零序电压超限值启动判据的补充，建立柔性启动新判据；所述高阶能量特征为工频零序电压时频域特征分量和谐波能量的组合；步骤2，截取新判据启动时刻前后设定时间段内所有线路的亚低频零序电流和对应母线的工频零序电压数据；对滑窗后的亚低频零序电流和工频零序电压数据分别进行积分，得到对应的亚低频零序电流能量序列和工频零序电压能量序列，将所述亚低频零序电流能量序列和工频零序电压能量序列外积得到的亚低频特征能量矩阵作为一个训练样本；所述亚低频电流为频率范围在0.1Hz-10Hz的电流信号；步骤3，采用ECOC构建p个编码矩阵，指定p个二元SVM分类器，将每个分类器的模型参数和编码矩阵组合，建立SVM-ECOC二次故障识别模型，将所述训练样本输入到所述SVM-ECOC模型进行训练；步骤4，将待测数据经过所述步骤1-步骤3处理后得到待测样本，将所述待测样本输入训练完成的所述SVM-ECOC二次故障识别模型中，根据分类结果实现单线、双线故障的区分和故障线路的判别，完成配电网二次故障状态识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学 基于SVM-ECOC辨识亚低频特征能量的配电网二次故障识别方法
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