基于遺傳算法與支持向量機的接地網(wǎng)故障診斷.pdf

1、變電站接地網(wǎng)對于保證電力系統(tǒng)的可靠運行與人身安全起著重要作用，一直受到設計和生產(chǎn)部門的高度重視。構成接地網(wǎng)的導體埋在地下，常常因為不良焊接、虛焊、漏焊以及在運行過程中來自土壤的腐蝕、接地短路電流的電動力作用，會發(fā)生不同程度的腐蝕甚至斷裂，其引發(fā)的事故時有發(fā)生，造成了巨大的經(jīng)濟損失和和社會影響。因此，電力系統(tǒng)迫切需要尋找一種不開挖接地網(wǎng)、不影響電力系統(tǒng)正常運行的診斷方法，以防患于未然。
　　本文闡述了接地網(wǎng)故障診斷的內(nèi)涵，從參數(shù)辨識

2、與模式識別兩方面，深入研究了接地網(wǎng)故障診斷的相關方法。根據(jù)電路分析原理，建立了接地網(wǎng)故障診斷數(shù)學模型，通過求解地網(wǎng)各支路電阻值來判斷地網(wǎng)腐蝕故障情況，在此基礎上，提出了基于遺傳退火算法的接地網(wǎng)故障診斷方法。該法將遺傳算法收斂速度快的特點與模擬退火算法較強的局部搜索能力的特點相結合，提高了求解精度和速度。通過實例分析在單支路和多支路發(fā)生故障情況下故障診斷效果，結果表明，其求解過程快速，診斷結果準確。
　　同時，論文還提出了基于支持向

3、量機參數(shù)優(yōu)化的接地網(wǎng)故障診斷方法?？紤]到采集的故障特征數(shù)據(jù)往往包含與故障信息不相關的變量，影響了支持向量機的分類性能，為此，用自適應遺傳算法解決支持向量機參數(shù)優(yōu)化問題。接地網(wǎng)故障診斷仿真實例表明，優(yōu)化后的支持向量機比未優(yōu)化的支持向量機有更高的診斷準確率。
　　進一步地，結合了小波包頻帶能量特征提取和支持向量機識別的接地網(wǎng)故障診斷方法。該法考慮接地導體在高頻激勵下的電抗特性，將地網(wǎng)各支路等效為π支路的傳輸線路模型，通過獲取接地網(wǎng)可及