基于集成学习的HVDC输电线路雷击故障识别方法

基于集成学习的HVDC输电线路雷击故障识别方法
陈雷;吴浩;李栋;杨玉萍
【期刊名称】《电力系统及其自动化学报》
【年(卷),期】2022(34)5
【摘要】针对雷击引起的暂态高频分量易造成高压直流输电线路保护误动作的问题,通过PSCAD软件建立了高压直流输电线路的雷击故障模型。

首先分析不同故障情况下的暂态过程,利用小波包算法分解重构得到电压突变量的不同频段瞬时能量信号。

然后计算各频段瞬时能量信号的波动指数组成雷击故障特征样本集。

最后结合鲸鱼优化算法WOA(whale optimization algorithm)和集成学习(Adaboost.M2)建立WOA-Adaboost.M2模型,并利用雷击故障特征样本集对WOA-Adaboost.M2模型进行训练和测试。

仿真结果表明:该方法能在不同故障距离和不同雷电流幅值下准确识别雷击干扰、雷击正极故障、雷击双极故障和普通接地故障,受故障距离、过渡电阻和雷电流幅值等因素影响较小。

【总页数】9页(P102-110)
【作者】陈雷;吴浩;李栋;杨玉萍
【作者单位】四川轻化工大学自动化与信息工程学院;人工智能四川省重点实验室【正文语种】中文
【中图分类】TM773
【相关文献】
1.基于小波能量谱的输电线路雷击故障识别方法研究
2.基于暂态波形特征的输电线路雷击干扰与故障识别方法
3.基于VMD多尺度模糊熵的HVDC输电线路故障识别方法
4.基于Teager能量算子和1D-CNN的HVDC输电线路故障识别方法
5.基于Teager能量算子和1D-CNN的HVDC输电线路故障识别方法
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。