PSO-SVM信息融合在广域后备保护中的应用

摘要：

提出了基于粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的信息融合算法进行广域后备保护故障元件判别.广域后备保护需要采集多个节点相关信息以判别电网某区域的故障元件,选取了线路故障方向元件、线路距离II段元件和主保护动作状态三类信息.利用确定故障下的状态信息矩阵作为PSO-SVM的训练样本,再用随机故障时的元件状态信息矩阵作为测试样本.通过大量实验模拟了多种信息不确定情况下的故障判别结果.实验结果表明,基于PSO-SVM的保护算法具有很好的容错和正判能力.

关键词：粒子群优化、支持向量机、信息融合、广域后备保护、故障判别

所属期刊栏目：49

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61165006

在线出版日期：2013-03-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：165-169