摘要
本发明提供了一种风电低频输电线路故障判别方法和系统,属于电力系统保护技术领域。该方法通过在风电场低频输电线路的关键节点安装传感器,实时采集多维数据及行波信号。采集到的数据经过预处理,并提取多维度故障特征和行波特征。这些特征被融合形成综合特征向量,随后利用历史故障数据和综合特征向量,使用支持向量机训练故障分类模型,并基于行波特征的回归模型训练故障定位模型。通过改进的麻雀算法和粒子群算法对这些模型进行优化,以提高故障判别和定位的准确性。最终,利用优化后的模型对实时采集的综合特征向量和行波特征进行分析,实现故障类型的快速判别和故障位置的精确定位。本发明能够精准判断线路故障,提升电力系统稳定性。
技术关键词
故障分类模型
故障定位模型
故障特征
支持向量机训练
粒子群算法优化
风电
历史故障数据
地理信息系统地图
电力系统保护技术
空间插值方法
显示故障点
输电线路故障
速度
样本
分类准确率
正则化参数
判别系统
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业务表单
支持向量机模型
生成方法
表单模板
字段
轴承故障诊断方法
矩阵
故障特征
拉格朗日乘数法
采集机械设备
网络故障诊断方法
故障传播路径
故障类别
网络故障数据
集群
智能故障诊断方法
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生成网络数据
故障特征
故障诊断模型
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故障诊断方法
多部件
故障诊断模型