基于LOF和SVM的智能配电网故障辨识方法

• 作者: 张志鹏 曹一家 李勇 段义隆 胡伟 赵庆周
• 来源期刊: 电力自动化设备
• 学科: 工学
• 关键词: 智能配电网 故障定位 局部异常因子 小波变换 支持向量机
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 智能配电系统态势感知技术
• 页码范围: 7-12
• 分类号: TM76
• 语种: 中文
• DOI: 10.16081/j.issn.1006-6047.2016.06.002

摘要

针对现有智能配电网保护方法存在保护装置整定复杂、协调性差以及易误动等问题,提出一种基于局部异常因子(LOF)检测的配电网保护算法,并对配电网在故障定位后不能进行有效的故障类型辨识这一问题,提出LOF和支持向量机(SVM)相结合的智能配电网故障类型判别方法.根据各节点LOF值的大小实现智能配电网的故障检测与定位;然后对故障处的三相电压进行小波变换,以三相电压的小波奇异熵值建立故障特征样本库,利用反映接地故障信息的零序电压低频能量对故障进行预分类,并以此为基础建立SVM故障类型判别预测模型.该算法可对智能配电网的故障进行有效的检测与定位,并能对故障区域的不同故障类型进行合理分类.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李勇	湖南大学电气与信息工程学院	159	1759	22.0	34.0
2	曹一家	湖南大学电气与信息工程学院	137	3631	36.0	54.0
3	胡伟	湖南大学电气与信息工程学院	20	85	6.0	9.0
4	张志鹏	湖南大学电气与信息工程学院	2	31	2.0	2.0
5	赵庆周		2	31	2.0	2.0
6	段义隆	湖南大学电气与信息工程学院	4	26	2.0	4.0