典型文献
基于感应电压特征停运输电线路故障识别方法
文献摘要：
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.
文献关键词：
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
中图分类号：
作者姓名：
刘英培;王祥宇;王鑫明;李少博;梁华洋;李世泽
作者机构：
华北电力大学电气与电子工程学院,河北保定071003;国家电网河北省电力调度控制中心,河北 石家庄050021;国家电网河北省电力有限公司检修分公司,河北 石家庄050070
文献出处：
引用格式：
[1]刘英培;王祥宇;王鑫明;李少博;梁华洋;李世泽-.基于感应电压特征停运输电线路故障识别方法)[J].华北电力大学学报（自然科学版）,2022(04):14-22,32
A类：
备用线路
B类：
感应电压,电压特征,停运,输电线路故障识别,故障识别方法,合闸,故障线路,故障状态,另一回,热备用,同塔双回输电线路,电压有效值,相电压,压平,比作,样本特征,径向基核函数,数支,RBF,条线,实际数据,ATP,EMTP,kV,状态识别,识别准确率,故障类型识别,调度工作
AB值：
0.236524
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