基于机器学习的继电保护故障诊断和分类研究

作     者：王晓丽 孙晓莉 WANG Xiaoli;SUN Xiaoli

作者机构：甘肃机电职业技术学院甘肃天水741001 

基　　金：2020年甘肃省高等学校创新能力提升项目 项目名称:基于MongoDB继电保护大数据管理系统设计(项目编号:2020B-347) 

出 版 物：《电气传动自动化》 (Electric Drive Automation)

年 卷 期：2021年第43卷第4期

页      码：17-20,52页

摘      要：为提高电力系统中继电保护装置的故障诊断效率,提出一种基于电力网络多传感器信息有监督数据集的机器学习故障分类方法。通过对集群式电力系统输电线路、电力变压器和母线故障的监测及分析,研究故障传输过程特性,构建基于故障传输特性的数据模型及符合统计特性的大规模数据集。对于故障诊断和分类研究,提出基于Fisher判别式的多类型线性判别分析(LDA)方法。针对继电保护电力系统元件故障网络形成的具有故障特性和诊断结果的数据集,利用有监督机器学习(ML)相关理论,搭建具有分类评价的继电保护故障诊断和分类方法。

主 题 词：继电保护 故障诊断 故障分类 机器学习 

学科分类：080802[080802] 0808[工学-自动化类] 08[工学] 

馆 藏 号：203106275...