Алгоритм поиска неисправностей в электрических распределительных системах с использованием машинопорных векторов
Автор: Павлов И.В., Зацепина В.И.
Журнал: Агротехника и энергообеспечение @agrotech-orel
Рубрика: Электротехнологии, электрооборудование и энергоснабжение агропромышленного комплекса
Статья в выпуске: 4 (41), 2023 года.
Бесплатный доступ
Цель данной работы является предложение системы, позволяющей обнаруживать, классифицировать и локализовать неисправности в распределительной энергосистеме с радиальной топологией с помощью одного измерительного узла. Предлагаемый метод основан на использовании Машин Опорных Векторов (МОВ). Алгоритм анализа неисправностей состоит из многоклассового классификатора на основе МОВ для классификации типа неисправности и второго этапа, также основанного на МОВ, для определения местоположения линии в энергосистеме, на которой происходит неисправность. Характерные параметры получены путем вычисления среднеквадратичного профиля и получения двухуровневого вейвлет-преобразования. Для обучения и разработки классификатора применяется процесс интеллектуального анализа данных с целью выбора характерных параметров, которые наилучшим образом описывают возмущения в осциллограммах напряжения и тока при возникновении повреждения в любой линии сети. Одно из главных преимуществ предложенного алгоритма заключается в том, что измерения проводятся на одном узле сети, что является важной характеристикой при расчете стоимости и времени развертывания системы поиска повреждений.
Электроснабжение, технологические процессы животноводческих предприятий, надёжность электроснабжения, методики определения ущербов, сезонность, сезонное резервирование
Короткий адрес: https://sciup.org/147244757
IDR: 147244757
Список литературы Алгоритм поиска неисправностей в электрических распределительных системах с использованием машинопорных векторов
- Дж. Ж. Мат Х. Ж. Боллен, Франциск Завода, Ян Мейер, Алекс МакИчерн, Фелипе Корколес Лопес, "Аспекты качества электроэнергии в интеллектуальных сетях", Международная конференция по возобновляемым источникам энергии и качеству электроэнергии (ICREPQ'10), 2010.
- M. Х. Боллен и И. Гу, Обработка сигналов о нарушениях качества электроэнергии: Wiley, 2006.
- Х. Ливани и К. Ю. Эвреносоглу, "Метод классификации неисправностей в энергосистемах с использованием DWT и SVM-классификатора", конференция и выставка по передаче и распределению электроэнергии (T&D), 2012 IEEE PES, 2012, с. 1-5.
- И. Баки, И. Замора, Х. Мазон и Г. Буйгес, "Методология обнаружения высокоомных повреждений с использованием вейвлет-преобразования и искусственных нейронных сетей", Исследование электроэнергетических систем, том 81, стр. 1325-1333, 7// 2011.
- М. Кезунович, "Интеллектуальное обнаружение неисправностей для интеллектуальных сетей", Smart Grid, IEEE Transactions on, vol. 2, pp. 11-22, 2011.
- К. Шринивасан и А. Сен-Жак, "Новый алгоритм поиска повреждений для радиальных линий электропередачи с нагрузкой", Power Delivery, IEEE Transactions on, vol. 4, pp. 1676-1682, 1989.
- Х. Мора-Флорез, Ж. Мелендес и Г. Каррильо-Кайседо, "Сравнение методов определения места повреждения на основе импеданса для систем распределения электроэнергии", Исследование электроэнергетических систем, том 78, стр. 657-666, 4// 2008.
- C. Мн-Сонг, Л. Сын-Дже, Л. Дак-Су и Дж. Бо-Гун, "Новый алгоритм поиска повреждений с использованием прямого анализа цепи для распределительных систем", Power Delivery, IEEE Transactions on, vol. 19, pp. 35- 41, 2004.
- C. М н С он, Л. С ын Дже, Л. С он И ль, Л. Д ак С у и Й. С я, " Прямой а нализ трехфазных цепей на основе поиска неисправностей для межлинейных замыканий", Power Delivery, IEEE Transactions on, vol. 22, pp. 2541-2547, 2007.
- Р. K. Аггарвал, Ю. Аслан и А. Т. Джонс, "Новая концепция поиска повреждений в воздушных распределительных системах с использованием наложенных компонентов", Generation, Transmission and Distribution, IEE Proceedings-, vol. 144, pp. 309-316, 1997.
- Ф. Х. Магнаго и А. Абур, "Новый метод поиска повреждений в радиальных распределительных системах на основе высокочастотных сигналов", Летняя встреча Общества инженеров-энергетиков, 1999. IEEE, 1999, pp. 426-431, vol.1.
- М. Гилани, Д. К. Ибрагим и Э. С. Т. Элдин, "Схема локализации повреждений на основе бегущих волн для подземной кабельной системы с несколькими старыми участками", Power Delivery, IEEE Transactions on, vol. 22, pp. 82-89, 2007.
- Х. Ливани и К. Ю. Эвреносоглу, "Метод машинного обучения и локализации повреждений на основе волновых сигналов для гибридных линий электропередачи", Smart Grid, IEEE Transactions on, vol. 5, pp. 51-59, 2014.
- Я. A. Цзян, C. L. Чуань, В. Юнг-Чунг, H. Чи-Хунг, W. Цзин-И, Л. Чиен-Хсинг и др., "Гибридная система для обнаружения, классификации и локализации неисправностей, часть I: концепция, структура и методология", в Power and Energy Society General Meeting (PES), 2013 IEEE, 2013, pp. 1-1.
- Р. Агравал и Д. Тукарам, "Определение места повреждения в системе распределения электроэнергии с распределенной генерацией с помощью машин опорных векторов", в Инновационные технологии интеллектуальных сетей (ISGT), 2013 IEEE PES, 2013, стр. 1-6.
- Л. Ловисоло, Ж. А. Мур Нето, К. Фигейредо, Л. де Менезес Лапорте и Ж. К. дос Сантос Роча, "Определение местоположения неисправностей, вызывающих кратковременные колебания напряжения в регионах распределительных систем, по записям, снятым в одной точке и разложенным на затухающие синусоиды", Generation, Transmission & Distribution, IET, vol. 6, pp. 1225-1234, 2012.
- Д. Тукарам, Х. П. Хинча и Х. П. Виджайнарасимха, "Искусственная нейронная сеть и метод опорных векторов для поиска повреждений в радиальных распределительных системах", Power Delivery, IEEE Transactions on, vol. 20, pp. 710-721, 2005.
- Л. Хуан и Р. Сетионо, "Chi2: выбор признаков и дискретизация числовых атрибутов", в Инструментальные средства искусственного интеллекта, 1995. Труды седьмой международной конференции, 1995, с. 388- 391.
- М. Робник-Шиконя и И. Кононенко, "Теоретический и эмпирический анализ ReliefF и RReliefF", Машинное обучение, т. 53, с. 23-69, 2003/10/01 2003.
- M. A. H. a. L. A. Смит, "Практический выбор подмножества признаков для машинного обучения", 1998.
- M. A. H. a. L. A. Смит, "Выбор признаков для машинного обучения: Сравнение подхода фильтра на основе корреляции с оберткой", факультет компьютерных наук Университета Вайкато в Гамильтоне, Новая Зеландия, 1999.
- Д. Де Йонг, С. Бхоумик и Ф. Магнаго, "Система обнаружения событий, связанных с качеством электроэнергии, на основе макинтошей векторов сопорта", в Двухгодичном конгрессе Аргентины (ARGENCON), 2014 IEEE, 2014, стр. 108-113.
