基于SVM的有源配电网故障判别与定位.docx

基于SVM的有源配电网故障判别与定位
标题：基于支持向量机的有源配电网故障判别与定位
摘要：
随着社会的不断发展，电力供应的可靠性和稳定性对现代社会运行的重要性越来越明显。然而，配电网中的故障会给供电系统带来严重的影响，因此如何准确地进行故障判别和定位就变得非常关键。本文提出了一种基于支持向量机（SVM）的方法用于有源配电网故障的判别和定位。首先，对有源配电网的基本结构和组成进行介绍；然后，对支持向量机的原理和算法进行详细解释；接着，根据有源配电网中的故障特征，建立了故障判别模型和定位模型；最后，通过实际的配电网的数据进行仿真实验，验证了该方法的有效性和可行性。
关键词：有源配电网；故障判别；故障定位；支持向量机
1.引言
配电网是供电系统中的重要组成部分，作为电力从输配变电站到终端用户的最后一道关口，其可靠性和稳定性对供电系统运行起着至关重要的作用。然而，由于外界环境的影响和系统自身的故障，配电网中的故障是不可避免的。因此，及时而准确地进行故障判别和定位对于保障供电系统的正常运行至关重要。
2.有源配电网的基本结构和组成
有源配电网是一种采用电力电子技术和智能化技术的现代化配电网，相较于传统配电网具有更高的灵活性和可靠性。它由多个电力电子设备、传感器和监控设备组成，并且能够实现对终端用户的电能进行精细化管理和控制。
3.支持向量机的原理和算法
支持向量机是一种基于统计学习理论的非线性分类和回归方法。它通过在特征空间中构建一个最优超平面来将不同类别的样本进行分割，并通过最大化分类间隔来实现分类任务。支持向量机具有良好的泛化能力和鲁棒性，在故障判别和定位中具有较高的应用潜力。
4.有源配电网故障判别模型的建立
根据有源配电网的故障特征，本文采用支持向量机方法建立了故障判别模型。首先，收集配电网正常工作和不同故障状态下的数据，并对数据进行预处理和特征提取。然后，利用支持向量机算法对数据进行训练和分类。最后，通过对训练得到的模型进行测试和验证，实现针对不同故障类型的准确判别。
5.有源配电网故障定位模型的建立
有源配电网的故障定位是指在故障判别的基础上，确定故障点所在的具体位置。本文采用支持向量机方法建立了故障定位模型。首先，根据故障判别模型的结果，选取合适的特征进行故障点定位。然后，利用支持向量机算法对数据进行训练和回归，实现对故障点位置的精确定位。
6.实验仿真及结果分析
本文选取了一条实际有源配电网作为实验对象，收集了正常运行和不同故障状态下的数据，并进行了数据预处理和特征提取。然后，将数据分为训练集和测试集，分别用于训练故障判别模型和故障定位模型。最后，通过对实验结果的分析和比较，验证了支持向量机在有源配电网故障判别和定位中的有效性和可行性。
7.结论
本文提出了一种基于支持向量机的方法用于有源配电网故障判别和定位。通过对有源配电网的故障特征进行分析和建模，利用支持向量机的分类和回归能力，实现了故障的准确判别和定位。实验结果表明，该方法具有较高的准确性和可靠性，对于保障有源配电网的安全运行具有重要的意义。
参考文献：
[1]K.K.Srinivasan,P.Dhanalakshmi,G.Savitharamma.FaultDiagnosisandControlSchemeforaDistributionSystem.2018.
[2]W.Zhu,N.Zhou,J.T.Ma.FaultDiagnosisandLocationinPowerTransmissionSystems.2019.
[3]J.Bi,H.Li.AnOverviewonFaultDiagnosisinPowerSystem.2019.
[4]Y.Zhang,X.Wu,B.Zhang.ResearchonDistributionNetworkFaultDiagnosisBasedonSVM.2017.