基于SVM的小样本条件下继电保护可靠性参数估计

• 作者: 何旭 姜宪国 张沛超 李仲青 高翔
• 来源期刊: 电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 智能变电站 继电保护 可靠性 参数估计 支持向量机 小样本
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 自动化
• 页码范围: 1432-1437
• 页数: 6页
• 分类号: TM77
• 字数: 5034字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2015.05.039

摘要

智能变电站继电保护系统因其高可靠性而失效样本数据过少,从而影响了对其可靠性参数的估计.为此提出一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的继电保护系统可靠性参数估计方法.首先介绍了继电保护装置失效时间服从的分布模型;然后,针对失效数据的小样本问题,先利用SVM对原始样本进行回归训练并预测得到贴近原始样本数据规律的扩大样本,并采用网格搜索和交叉验证方法对SVM回归模型进行参数寻优;最后,根据扩大后的样本,采用最小二乘拟合方法进行可靠性参数估计.与现有的方法相比,新方法无需先验知识,更容易实现.对比分析表明,新方法有效提高了小样本条件下继电保护系统可靠性参数估计的精度和稳定性,并具有较好的抗野值能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高翔		22	368	10.0	19.0
2	姜宪国		6	103	5.0	6.0
3	李仲青		17	196	6.0	13.0