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计及雷击情况的基于PDT-SVM暂降源辨识方法研究

李陶然; 张宸宇; 史明明; 沙浩源; 郑建勇; 梅飞 东南大学电气工程学院; 江苏南京210096; 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院; 江苏南京211103; 河海大学能源与电气学院; 江苏南京210098

关键词:雷击 电压暂降 粒子群聚类 svm 

摘要:对雷击故障暂降的特点进行了分析,归纳了短路故障,雷击,变压器投切,感应电机启动四种暂降类型电压有效值波形的特点,引入5个暂降电压特征指标,建立了暂降源类型辨识特征矩阵。然后采用基于粒子群聚类优化最优决策树SVM分类器对四种暂降类型进行辨识。分类器的训练与测试数据均来自电网实测暂降电压数据,与工程实际密切贴合。算例分析结果验证了算法的有效性和准确性。

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