典型文献
基于数据驱动的直流输电后续换相失败预判的研究
文献摘要：
高压直流输电后续换相失败影响因素复杂、随机性较强难以预判.用极限学习机进行换相失败预判,提出了一种基于数据驱动的后续换相失败预判方法.采集首次换相失败后逆变侧换流母线电压、直流电流、触发延迟角数据,通过计算得到直流电流的最大值、平均值、最小值等11个故障特征作为极限学习机分类器的特征样本,比较测试隐含层激活函数和隐含层节点数对模型准确率的影响,构建了后续换相失败的预判模型.利用PSCAD/EMTDC建立高压直流输电模型,对模型进行训练和测试.模型测试结果验证了所提模型的有效性.
文献关键词：
后续换相失败;影响因素;极限学习机;数据驱动
中图分类号：
作者姓名：
陈铁;蔡东阁;何思敏;曹颖
作者机构：
三峡大学电气与新能源学院,湖北宜昌 443002;三峡大学(梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室),湖北宜昌 443002
文献出处：
引用格式：
[1]陈铁;蔡东阁;何思敏;曹颖-.基于数据驱动的直流输电后续换相失败预判的研究)[J].智慧电力,2022(08):68-74
A类：
B类：
后续换相失败,高压直流输电,随机性,极限学习机,预判方法,首次换相失败,逆变侧,换流,母线电压,直流电流,最小值,故障特征,分类器,特征样本,激活函数,隐含层节点数,模型准确率,预判模型,PSCAD,EMTDC,模型测试
AB值：
0.253511
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
