classifier has high classification accuracy rate, especially for two-phase ground and not short-circuit ground effect is particularly significant, In addition, this paper designed fault classifier is have simple data pre-processing, classification steps small, can achieve the rapid transmission line fault classify.
Key words: SVM Binary tree Transmission line Fault identification
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目 录
引言 ................................................................................................................... 1 1 绪论 ............................................................................................................... 2
1.1 课题研究的目的和意义 .................................................................... 2 1.2 国内外研究现状 ................................................................................ 3 1.3 本文工作 ............................................................................................ 5 2 支持向量机理论 ........................................................................................... 6
2.1 统计学习理论概要 ............................................................................ 7 2.2支持向量机 ....................................................................................... 11 2.3 SVM多类分类方法 ......................................................................... 19 2.4本章小结 ........................................................................................... 20 3 输电线路的故障模拟 ................................................................................. 21
3.1电力的传输方式 ............................................................................... 21 3.2 输电线路的故障类型、现象、原因及特点 ................................... 22 3.3本论文采用的输电线路模型及仿真网络图 ................................... 25 3.4仿真软件和程序语言介绍 ............................................................... 28 3.5本章小结 ........................................................................................... 31 4 SVM在输电线路中的具体应用 ................................................................ 32
4.1 LS-SVM原理及LS-SVMMATLAB工具箱 ................................. 32 4.2二叉树及改进的二叉树多类分类算法 ........................................... 35 4.3 数据归一化算法选择及归一化程序 .............................................. 37 4.4 短路电流分类器训练及测试结果比对 .......................................... 39 4.5短路电压分类器训练及测试结果比对 ........................................... 43 4.6动态链接库文件的生成 ................................................................... 46 4.7本章小结 ........................................................................................... 47 5 总结 ............................................................................................................. 48
5.1 论文工作总结 .................................................................................. 48 5.2 前景展望 .......................................................................................... 48 参考文献 ......................................................................................................... 50 后记 ................................................................................................................. 54 附录 ................................................................................................................. 55
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引 言
电力输电线路发生各种故障后，要求能够准确、快速地识别出所发生故障的类型，通常的做法是依据相应的逻辑关系设置门槛值来实现。然而发生故障时所获取的电压、电流信息一般都是受运行方式、故障位置和故障时刻等各种因素的影响，从而使整个故障数据类型一般是非线性可分的，各种故障数据之间通常不具有显著的线性划分界限。并且这些方法在数据预处理方面步骤较多，一旦其中某一环节出错，则对最后的分类带来很大的误差，而且前期数据处理过程多则意味着到最终分类的速度会变慢，这对输电线路发生故障后准确、迅速地识别故障类型是不利的，所以基于门槛值的逻辑判别方法就存在一定的缺陷。
本文在充分研究支持向量机（SVM）二叉树多分类的基础上，结合输电线路故障的特点，考虑不同故障发生的优先级后，设计基于SVM的改进二叉树输电线路故障分类器，借助它可以利用归一化后的短路电流数据和短路电压数据直接进行输电线路故障分类。通过仿真和编程验证，该方法处理过程简单、分类步骤少和分类正确率高等优点。
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1 绪论
1.1 课题研究的目的和意义
随着现代电力网络规模的不断扩大，确保供电的可靠性和连续性是电力系统安全稳定运行的关健问题。输电线路作为输电系统中的枢纽干线，在电力系统中起着重要作用，其故障直接威胁着现代电力系统的安全运行，且引起的经济损失也越来越大。在电力系统发生事故的情况下，正确而快速的故障诊断，对于电力系统的恢复决策，提高供电可靠性具有重要意义[1,2]，这也是国内外对电力系统故障诊断课题广泛研究的原因。
社会的发展推动着电力工业和输电线路的不断发展，随着电力负荷的不断增大，现代电力系统需要将大容量的电能输送到负荷中心。输配电系统是电力系统的重要组成部分，是发电厂与电力用户之间输送电能与分配电能的中间环节，包括各电压等级的输电线路和变电所，它们担负着输送电力的重要任务。随着社会的进步，用户对电能的可靠性特别是连续性的要求越来越高，然而电力系统的故障却是不可避免的，为了快速监测及消除故障确保系统安全稳定运行、增强供电的可靠性和连续性，就需要一个优质的故障诊断系统快速实现输电线路的故障定位和故障类型识别，以便于检修和事故后的快速恢复。
电力系统的任何地方都可能发生故障，而高压和超高压输电线是经常会发生故障的重要环节。高压输电线路是电力系统的命脉，其故障直接着威胁电力系统的安全运行。由运行经验统计表明，它是系统中故障率较高的设备，这是由它们所处的运行环境决定的。因为高压和超高压输电线路输电距离长，所穿越地区的地形往往比较复杂，运行环境较为恶劣，输电线路有时还会因雷电等过电压引起闪络，或者树木及鸟类以及人类活动等造成导体与导体之间、导体与地之间的短时接触，形成瞬时性故障。
在高压输电线路发生故障后，为了减少停电带来的损失，要求电力维修人员能够迅速到达现场，检修电路，恢复供电，而进行恢复处理的前提是准确而快速的检测出故障原因、故障设备、故障类型以及故障位置。在输电线路的故障诊断中，专业人员的经验和所掌握的专业知识对快速诊断故障起着决定性的作用，但是随着现代电力系统的复杂化和自动化程度的不断提高，一旦发生故障，在很短的时间内会有大量的报警信息传入控制中心[3,4]，仅靠一、二位专家的经验往往难以进行快速、准确的故障诊断，并尽快解决。其次，单纯依靠人工全线检查故障有时是极其困难并且是非常费时的，所以必须要求在输电线路发生故障时，采取有效的方法，准确而迅速地判断故障类型。
本论文在充分研究支持向量机多分类的基础上，结合输电线路故障的特点，考
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虑不同故障的优先级后，设计基于SVM的输电线路故障分类器，借助它可以利用归一化后的短路电流数据和短路电压数据直接进行输电线路故障分类。该分类器的数据预处理过程简单，分类步骤少，而且故障类型的识别不受故障过渡电阻、故障位置的影响，可以实现输电线路故障的快速分类。因此该课题研究具有重要的科学意义和应用前景。
1.2 国内外研究现状
目前传统的输电线路的故障类型识别主要有两种方法[5,6,7]：一种是采用相电流差突变量选相，另外一种是稳态故障量选相。
1.2.1相电流差突变量选相
突变量选相中，利用相电流差突变量的选相原理有两种：其中一种是采用正、负序故障电流序分量相对相位的关系来选相，这种选相原理是先假设正、负序电流分支系数相等，然后使得其推导过程简化。该选相原理在选相过程中裕度角比较小，选相精度不是很够，因此其可靠性比较低；而另一种是相电流差突变量选相元件，这种是利用单相接地故障时另外两相的相电流差突变量为零这一特点而进行选相的。但前提是这只在正序和负序分支系数相等的情况下才能成立，如果正、负序分支系数不同则会对选相结果的影响比较大。
目前普遍采用的相电流差突变量选相是在各种的不同故障时两相工频电流差的变化量幅值特征进行选相，再结合有无零序分量来区分是否两相短路或者两相短路接地。该方法在故障的初期灵敏度比较高，且不受负荷电流和过渡电阻的影响。但当保护位置在弱电源侧或者发生转换性故障时，则其灵敏度就会不足甚至会导致误选相。为了克服此类缺陷，可以采用相间电压突变量选相，该方法具有相电流差突变量选相的部分特点，又弥补了其自身的不足，但是在较长的线路末端故障时会可能存在其灵敏度不足的问题。补偿电压（相补偿电压和相间补偿电压）突变量选相同时具有相电流差突变量的优点和相间电压突变量选相的优点，其选相性能比较优越，近年来也获得了比较广泛的应用。
1.2.2稳态故障量选相
稳态故障量选相又包括两类，一类为阻抗选相，其方法主要依据阻抗测量元件的测量结果来确认不同故障相的，其在多数比较简单的故障类型情况下能正确地进行故障类型的识别，但是却会受到系统运行方式、故障点的过渡电阻的影响比较大。另一类方法是故障序分量选相，其实依据正序、负序及零序故障时的序分量电流相对于相位关系原理来进行故障类型的识别。这种方法受故障点过渡电阻的影响比较小，但是正序故障电流时的提取将会受到负荷电流的影响。
目前在国内数字式高压线路保护中则主要采用突变量选相和稳态量选相相结
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