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基于边界特征的高压直流输电长线路故障判别方法
基于边界特征的高压直流输电长线路故障判别方法
摘要：高压直流输电系统因其大容量、低损耗等特点被广泛应用，但长线路故障严重影响系统的安全性和可靠性。为了提高长线路故障的判别能力，本文提出了一种基于边界特征的判别方法。该方法通过分析故障传播过程中的边界变化特征，可以有效地识别长线路故障，并给出相应的保护措施。实验证明，该方法可以准确地判别高压直流输电系统中的长线路故障，具有较好的实用性和可靠性。
关键词：高压直流输电；长线路故障；判别方法；边界特征
1.引言
高压直流输电系统因其大容量、低损耗等优点，被广泛应用于电力系统中。然而，在实际应用过程中，由于各种因素的影响，高压直流输电系统可能发生故障，其中长线路故障是最常见和严重的一种故障类型。长线路故障会造成系统的瞬时电压大幅度变化、传输功率的降低甚至中断，给电力系统带来巨大的安全和稳定性隐患。因此，对于长线路故障的快速判别具有重要的意义。
2.相关工作
近年来，针对长线路故障判别问题，研究者们提出了各种不同方法。其中一类方法是基于信号处理的方法。这类方法通过采集系统的电压、电流信号，利用频域分析、时频分析等技术，提取故障特征，进行判别。另一类方法是基于机器学习的方法。这类方法通过建立故障样本集，采用各种机器学习算法，如支持向量机、神经网络等，进行分类判断。
然而，现有方法中存在一些问题。首先，信号处理方法对于高压直流输电系统的复杂性和多变性处理能力有限。其次，机器学习方法需要大量的故障样本进行训练，且对参数的选择较为敏感。
3.基于边界特征的判别方法
为了解决上述问题，本文提出了一种基于边界特征的判别方法。该方法主要包括以下几个步骤：
3.1数据采集与预处理
首先，需要采集高压直流输电系统的电压、电流信号，并进行预处理。预处理包括滤波、降采样等操作，以提高信号质量和降低计算复杂度。
3.2边界提取与特征分析
接下来，对于每一次故障事件，需要提取故障前后的边界特征。边界特征包括电压边界和电流边界。通过分析电压、电流边界的变化情况，可以获得一系列特征参数，如最大值、最小值、均值、波动性等。
3.3判别模型建立与优化
在进行判别前，需要建立一种判别模型。本文采用了支持向量机作为判别模型。具体地，将故障前后的边界特征作为输入变量，故障类型（有故障或无故障）作为输出变量，通过训练集的数据进行模型的建立和优化。
4.实验与结果分析
本文选取了某高压直流输电系统为实验对象，采用所提出的判别方法进行了实验。实验结果表明，该方法可以准确地判别高压直流输电系统中的长线路故障。与传统方法相比，该方法具有较好的实用性和可靠性。
5.结论
本文提出了一种基于边界特征的判别方法，用于高压直流输电系统中的长线路故障判别。实验证明，该方法可以准确地判别长线路故障，并给出相应的保护措施。该方法具有较好的实用性和可靠性，对于提高高压直流输电系统的安全性和可靠性具有重要意义。
参考文献：
[1]Z.Qin,J.Xing,H.Li,etal.Faultdiagnosisforhighvoltagedirectcurrenttransmissionlinesbasedonfuzzysupportvectormachines.ElectricPowerSystemsResearch,2015,120:89-98.
[2]C.Yang,T.Sun,Y.Li,etal.FaultidentificationandclassificationofHVDCtransmissionlinesusingcombinedwaveletandsupportvectormachine.ElectricPowerSystemsResearch,2013,102:96-106.
[3]Y.Bai,Y.Wang,S.Yi,etal.OnlinefaultidentificationforhighvoltagetransmissionlinebasedonimprovedSVM.JournalofPowerElectronics,2016,16(5):1939-1947.
[4]G.V.Schwartzman,H.Yip.Advancesinsupportvectormachines.SpringerScience&BusinessMedia,2013.
[5]G.Brown,J.Wyatt,R.Harris.Usingreceiveroperatingcharacteristicstoevaluateclassifiers.IEEESignalProcessingMagazine,2012,29(3):37-47.