基于CNN-SVM的高压输电线路故障识别方法

摘要：

高压输电线路故障识别对保证电网安全稳定运行具有重要意义.提出了一种基于CNN-SVM的高压输电线路故障分段识别方法.针对传统故障识别方法数据特征提取过程复杂的问题,通过深度学习的CNN模型,将故障特征以时序矩阵形式输入其卷积层与池化层,从而简化特征提取与计算过程.此外,针对高压输电线路故障特征不明显导致相间故障识别率较低的问题,提出将故障相间电流差及非故障相负序与零序分量作为特征,输入到SVM模型,进而判断相间故障接地类型.仿真结果表明,所提方法准确率高,与其他深度学习方法相比,在相间故障识别的准确率上提升尤为显著.

关键词：故障识别、序分量特征提取、CNN、SVM

所属期刊栏目：50

分类号：TM77;TP391.41;TN915.853

资助基金：国家自然科学基金51477121

在线出版日期：2022-07-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：119-125