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期刊號(hào)： CN32-1800/TM| ISSN1007-3175

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基于原子能量分布的配電網(wǎng)暫時(shí)過(guò)電壓識(shí)別方法

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基于原子能量分布的配電網(wǎng)暫時(shí)過(guò)電壓識(shí)別方法

廖宇飛
(國(guó)網(wǎng)福建省電力有限公司福州供電公司，福建 福州 350009)
 
    摘 要：針對(duì)配電網(wǎng)領(lǐng)域的過(guò)電壓識(shí)別問(wèn)題，提出一種基于原子能量分布的配電網(wǎng)暫時(shí)過(guò)電壓識(shí)別方法。利用原子分解算法對(duì)母線零序電壓進(jìn)行分解，獲得能反映過(guò)電壓信號(hào)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的原子及其參數(shù)；依據(jù)原子頻率對(duì)原子進(jìn)行劃分和重構(gòu)，構(gòu)造原子能量作為特征向量，并將其輸入支持向量機(jī)中實(shí)現(xiàn)暫時(shí)過(guò)電壓識(shí)別。分別利用仿真模型、物理實(shí)驗(yàn)平臺(tái)和現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)所提方法進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果表明：該方法所提取的特征量維數(shù)低、區(qū)分度高，且能表示暫時(shí)過(guò)電壓的本質(zhì)特征，結(jié)合分類(lèi)器具有較高的識(shí)別準(zhǔn)確率和較強(qiáng)的適應(yīng)性。
    關(guān)鍵詞： 配電網(wǎng)；暫時(shí)過(guò)電壓；識(shí)別方法；原子分解；零序電壓；原子能量；支持向量機(jī)
    中圖分類(lèi)號(hào)：TM711 ；TM863     文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A     文章編號(hào)：1007-3175(2024)10-0019-07
 
Identification Method of Temporary Overvoltage in Distribution Network
Based on Atomic Energy Distribution
 
LIAO Yu-fei
（Fuzhou Power Supply Company of State Grid Fujian Electric Power Co., Ltd, Fuzhou 350009, China）
 
    Abstract: Aiming at the problem of overvoltage identification in the field of current distribution networks, a method for temporary overvoltage identification method based on atomic energy distribution is proposed. Firstly, the atomic decomposition algorithm is used to decompose the zero sequence voltage of the bus to obtain the atoms and their parameters that reflect the internal structure of the overvoltage signal.Then, the atoms are divided and reconstructed according to the atomic frequency, and the atomic energy is constructed as a feature vector,which input into support vector machine to realize temporary overvoltage identification. Finally, the simulation model, physical experiment platform and field measurement data are used to verify the proposed method, and the results show that: the feature quantity extracted by the proposed method has low dimension, high discrimination and can represent the essential characteristics of temporary overvoltage. In addition,the combination classifier has higher recognition accuracy and stronger adaptability.
    Key words: distribution network; temporary overvoltage; identification method; atomic decomposition; zero sequence voltage; atomic energy;support vector machine
 
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