改进支持向量机的MMC-HVDC系统故障识别

• 作者: 刘浴霜 张旻 沈煜 胡伟 许家琦 黄萌
• 来源期刊: 智慧电力
• 学科: 工学
• 关键词: MMC-HVDC 故障识别 支持向量机 故障特征量 运行工况
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 电网分析与研究
• 页码范围: 91-97
• 页数: 7页
• 分类号: TM711
• 字数: 4727字
• 语种: 中文

摘要

柔性直流输电系统(MMC-HVDC)结构复杂,故障识别难度大.为快速识别系统故障,分析了交流侧单相接地、两相接地、直流线路接地等6种故障系统特征,提取了交直流电压、电流共计13个故障特征量,应用改进支持向量机(SVM)分别对MMC-HVDC系统进行故障训练分类,建立了系统故障识别模型.以某数百电平系统6种故障为例,验证了模型对6种故障识别的准确性和有效性.验证结果表明所提出的方法能够快速准确地识别系统各种单一故障,为系统调试和运行中的故障分析提供了有利的手段.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈煜	国网湖北省电力有限公司电力科学研究院	19	33	3.0	4.0
2	黄萌	武汉大学电气工程学院	18	42	4.0	5.0
3	胡伟	国网湖北省电力有限公司电力科学研究院	14	48	4.0	6.0
4	许家琦	武汉大学电气工程学院	4	27	2.0	4.0
5	刘浴霜	武汉大学电气工程学院	3	3	1.0	1.0
6	张旻		1	2	1.0	1.0