基于最小二乘支持向量机的小电流接地系统早期故障识别算法研究.pdf

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第18卷第3期电气工程学报Vol.18No.3

2023年9月JOURNALOFELECTRICALENGINEERINGSep.2023

DOI：10.11985/2023.03.032

基于最小二乘支持向量机的小电流接地系统早期

故障识别算法研究

李华111122

朱一民马海军丁继波楚恬歆张文海

(1.国能集团宁夏煤业公司银川750004；

2.四川大学电气工程学院成都610065)

摘要：早期故障为永久性故障的先兆，及时准确识别系统中早期故障对于实现故障预警、减少永久性故障发生有重要意义。

针对小电流接地系统早期故障特征弱、检测识别难度大的难题，提出一种基于最小二乘支持向量机的早期故障识别方法。首

先分别基于物理特性和统计特性提取扰动浅层特征集，并基于S变换获取不同频段的能量熵和奇异熵；随后采用最大相关最

小冗余法，在保留强相关特征量的同时降低特征集数据维度，构建最优扰动特征集；最后利用PSCAD/EMTDC仿真系统获

取各类型扰动样本集，基于最小二乘支持向量机获取早期故障扰动波形识别模型，并采用粒子群算法对支持向量机参数寻优，

提高算法效率。根据大量仿真算例分析，所提算法能准确识别小电流接地系统早期故障，验证了其正确性和有效性。

关键词：早期故障；最小二乘支持向量机；小电流接地系统；最大相关最小冗余

中图分类号：TM71

LeastSquaresSupportVectorMachineBasedIncipientFaultIdentification

inNon-solidlyGroundingSystem

LIHua1ZHUYimin1MAHaijun1DINGJibo1CHUTianxin2ZHANGWenhai2

(1.NingxiaCoalIndustryCo.,Ltd.,NationalEnergyGroup,Yinchuan750004;

2.CollegeofElectricalEngineering,SichuanUniversity,Chengdu610065)

Abstract：Theincipientfaultisthemanifestationbeforeapermanentfault.Timelyandaccurateidentificationofincipientfaultis

ofgreatsignificanceforrealizingfaultearlywarningandreducingtheoccurrenceofpermanentfaults.Incipientfault

characteristicsinnon-solidlygroundingsystemareweak,andit’squitedifficulttobedetectedandidentified.Therefore,an

incipientfaultidentificationalgorithmisproposedbasedonleastsquaressupportvectormachine(LS-SVM).Firstly,theshallow

featuresetsofd

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