基于斯托克斯向量的MOCT故障识别模型的研究

• 作者: 何亮 刘宇宽 张建宇 马立新
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 磁光电流互感器 故障识别 粒子群优化 支持向量机 永磁薄膜 偏振性质
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 1358-1361
• 页数: 4页
• 分类号: TP277
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.05.018

摘要

针对传统电磁电流互感器故障时因磁饱和造成继保误动或拒动现象,提出了一种磁光电流互感器(MOCT)快速识别故障发生及类型的方法.该方法以通过石榴石型MOCT的偏振光的三个斯托克斯分量作为特征量,建立支持向量机识别模型,模型核参数及惩罚参数由粒子群寻优选取.此建模方法仅与斯托克斯分量及故障电流等级有关,与线性双折射及环境变量无关,避免了温度等外界因素对识别的干扰.实验结果表明,识别模型受温度影响小,当训练完成的识别模型工作于不同的温度条件下时,识别误差保持在2％以内.运行中的MOCT可以依靠斯托克斯分量及该模型准确识别故障电流等级,迅速判别出故障类型,精度较其他识别方法更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马立新	上海理工大学光电与计算机工程学院	146	650	11.0	17.0
3	何亮	上海理工大学光电与计算机工程学院	4	4	1.0	2.0
4	张建宇	上海理工大学光电与计算机工程学院	4	5	1.0	2.0
6	刘宇宽	上海理工大学光电与计算机工程学院	3	1	1.0	1.0