基于机器学习算法的电力系统故障诊断  

作　　者：姜泽苗 袁喆 

机构地区：[1]国网山东省电力公司超高压公司

出　　处：《电气技术与经济》2023年第9期366-368,371,共4页Electrical Equipment and Economy

摘　　要：随着电力需求的不断增加,输配电系统的复杂性日益增加。由于复杂性的增加,对称和不对称故障的频率显著增加,导致断路器频繁跳闸,为消费者端提供的电能可靠性和质量都处于危险之中。因此,有必要开发一种能够轻松识别电力系统故障的智能系统,使输配电线路中的对称和不对称故障被有效识别。本文对用于电力系统故障分类的机器学习算法的分析和性能进行了研究。电流和电压数据取自标准的IEEE-14总线系统,在Matlab Simulink中对正常、对称和不对称故障情况进行了仿真,然后将提取的数据通过SVM模型进行训练和测试。这项工作的主要目标是准确地对电力系统中发生的不同类型故障进行分类,以便使电力系统更快地恢复。

关 键 词：机器学习 总线系统 故障诊断 智能机制 

分 类 号：TM73[电气工程—电力系统及自动化] TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]