基于支持向量分类机的励磁涌流识别方法

摘要

基于支持向量分类机的励磁涌流识别方法，该方法选择二次谐波、三次谐波、电流间断角、波宽、波形畸变量、波形相关系数和励磁侧测量阻抗七个特征量作为支持向量机的输入，然后对变压器的各种运行状态进行训练，构造识别励磁涌流和故障电流的决策函数，当变压器发生事故后，保护装置采集系统采集来的数据计算得出七种特征量，带入决策函数中进行励磁涌流和故障电流的判断。本发明既综合谐波制动，间断角，波形相似度等原理的优势，又避免其各自的局限，增加了涌流识别的可信度；算法可最终转化为凸优化问题，避免了神经网络无法解决的局部最小问题；该方法不受变压器接线方式的影响，不受模型参数制约，适用性强，灵活性好。