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一种基于主成分分析‑支持向量机的单永故障识别方法

摘要

本发明涉及一种基于主成分分析‑支持向量机的单永故障识别方法,属于电力系统继电保护技术领域。当输电线路上发生故障时,断路器断开后,对量测端获得的断开相电压数据进行主成分分析,并建立主成分分析‑支持向量机模型,根据样本数据在第一主成分(PC1)轴上的投影q1和第二主成分(PC2)轴上的投影q2的坐标(q1,q2)的分布,对应支持向量机输出值的不同来判别故障性质,若输出值为0,则判为瞬时性故障,若输出值为1,则判为永久性故障。本发明提取不同性质故障情况下恢复电压、残余电压主要特征,将其样本投影在PCA聚类空间中,将瞬时性故障和永久性故障进行分类,通过SVM判别机制,可有效识别永久性故障。

著录项

  • 公开/公告号CN107390086A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2017-11-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 昆明理工大学;

    申请/专利号CN201710523138.3

  • 发明设计人 束洪春;王洪帅;陈诺;

    申请日2017-06-30

  • 分类号G01R31/08(20060101);

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 650093 云南省昆明市五华区学府路253号

  • 入库时间 2023-06-19 03:49:55

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2017-12-19

    实质审查的生效 IPC(主分类):G01R31/08 申请日:20170630

    实质审查的生效

  • 2017-11-24

    公开

    公开

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