基于支持向量機的超高壓直流輸電系統(tǒng)故障診斷的研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、本文針對目前國內外對超高壓直流輸電(HVDC)系統(tǒng)故障診斷研究報道較少的現狀，分析了HVDC系統(tǒng)故障的類型和特點，在故障仿真基礎上，將S變換和支持向量機(SVM)理論用于該系統(tǒng)故障診斷中，深入研究了故障診斷系統(tǒng)中的幾個關鍵技術問題。 首先分析了常用的故障診斷方法和信號處理方法，通過優(yōu)缺點比較，提出將S變換用于系統(tǒng)故障信號的特征提取，并選用SVM進行故障分類。S變換是一種可逆時頻局部分析方法，能有效提取信號的時頻特征，并避免了小波

2、變換中尺度參數難以選擇的問題。SVM是在統(tǒng)計學習理論基礎上發(fā)展起來的新的學習方法，在解決小樣本、非線性及高維模式中有獨特的優(yōu)勢，是機器學習領域的一個研究熱點。 在分析了HVDC系統(tǒng)常見故障類型及特點后，采用電磁暫態(tài)仿真軟件EMTDC/PSCAD構建了一個HVDC系統(tǒng)故障仿真模型，對典型故障進行仿真研究。分析波形特點，選擇能反映故障特點的直流電壓和直流電流信號進行S變換，提取故障有效特征組成故障樣本。然后用SVM方法訓練故障樣本并

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