基于核Fisher判別和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸電線路故障診斷研究.pdf

1、輸電線路是整個電力系統(tǒng)的傳輸樞紐，承載著輸送電能的作用，要求必須具有高可靠性。然而，整個電力系統(tǒng)最容易發(fā)生故障的環(huán)節(jié)也是輸電線路，其發(fā)生故障的原因多種多樣，隨機性強，而且包含很多非線性故障問題，很難及時診斷出。如何保證輸電線路安全、高效、準確地運行，并且在故障發(fā)生時快速診斷，成為研究人員關(guān)注的重要問題。目前，應(yīng)用單一的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，很難處理好這一非線性問題。所以，本文介紹了一種新的研究方法，即將核Fisher判別法與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相融

2、合的方法，既能最大程度的利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點，又能夠高效的處理一些非線性故障信息。這一研究方案給工業(yè)生產(chǎn)和科研探索帶來極大的便利，具有很大的實用價值和現(xiàn)實意義。
　　本文首先介紹分析了輸電線路上經(jīng)常發(fā)生的一些故障情況以及對應(yīng)的故障機理，然后選取合適的核函數(shù)，輸入樣本信息和需要處理的數(shù)據(jù)，借助非線性函數(shù)關(guān)系將其從自身的空間投射到高維空間里面。經(jīng)過進一步數(shù)據(jù)處理，獲得最優(yōu)的核Fisher特性向量解。最后，通過檢測參數(shù)確定表征故障的特

3、征量，進一步確定輸電線路中的故障類型。針對目前短路故障中信息處理時的復(fù)雜性，以及單一診斷方法的實時性和準確性差等問題，構(gòu)建了基于KFDA的輸電線路故障診斷模型，最后在MATLAB上進行基于核Fisher的輸電線路故障檢測仿真分析。
　　本文采集大量的樣本數(shù)據(jù)，進行對比分析后，證明了所設(shè)計的輸電線路診斷模型的可行性及準確度。結(jié)果表明，本文所確定的基于核Fisher判別和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法能很好的判別輸電線路故障短路類型，與預(yù)期的目