一种基于核函数极限学习机的励磁涌流和故障电流识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于核函数极限学习机的励磁涌流和故障电流识别方法，包括以下步骤：采集变压器各相的高、低压侧电流作差得到各相的差动电流；对各相差动电流分别进行经验模态分解，得到对应各相的IMF序列；将各相的IMF分量分别构成轨迹矩阵，对轨迹矩阵进行奇异值分解得到对应各相的奇异值，基于信息熵得到对应各相的奇异谱熵；采集变压器故障工况的电流数据，将电流数据分为训练样本集和测试样本集；以各相的奇异谱熵为输入量，以电流类型为输出量，建立各相的核函数极限学习机，并利用训练样本集训练核函数极限学习机；利用测试样本集对训练后的核函数极限学习机进行测试和评价。本发明专利技术收敛速度快，泛化性能稳定及预测准确性高。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种基于核函数极限学习机的励磁涌流和故障电流识别方法，属于智能变电站设备诊断

技术介绍
随着我国电网容量的不断扩大，大容量的电力变压器越来越多的投入到电力系统运行中，一旦其发生故障，会给工、农业以及人们的生活带来严重的不利影响，也会造成大量的经济损失。因此，为了整个电网能够更加安全稳定运行，电力变压器的保护问题已经引起了相关电力系统部门的高度重视。目前，电力变压器保护的一个主要难题仍是如何正确识别励磁涌流和故障电流。常用的方法大多基于涌流的波形特征，如：相对于内部故障电流，涌流二次谐波含量较大、波形中出现间断角以及涌流波形前后半周波形明显不对称等。但这些方法在实际应用中，都或多或少存在一些难以解决的缺陷，如：现代变压器铁心广泛采用高导磁冷轧晶粒硅钢材料，饱和点低且剩磁较大，使得涌流中某一相或两相电力的二次谐波分量很小；间断角的测量对采样率以及CPU的运行性能要求较高，而且由于变压器铁芯的非线性因素影响，间断角恢复也较为困难；利用波形相关性原理区分涌流和故障电流时，区分它们之间的对称系数或者波形相关系数整定比较困难。近几年，国内外研究学者把新的数学工具(人工神本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于核函数极限学习机的励磁涌流和故障电流识别方法，其特征是，包括以下步骤：步骤一，采集变压器高、低压侧电流，各相的高、低压侧电流作差得到各相的差动电流；步骤二，对各相差动电流分别进行经验模态分解，得到对应各相的IMF序列；步骤三，将各相的IMF分量分别构成轨迹矩阵，对轨迹矩阵进行奇异值分解得到对应各相的奇异值，基于信息熵得到对应各相的奇异谱熵；步骤四，采集变压器故障工况的电流数据，将电流数据分为训练样本集和测试样本集；步骤五，以各相的奇异谱熵为输入量，以电流类型为输出量，建立各相的核函数极限学习机，并利用训练样本集对核函数极限学习机进行学习训练；步骤六，利用测试样本集对训练后的核函数极限学...

【技术特征摘要】
1.一种基于核函数极限学习机的励磁涌流和故障电流识别方法，其特征是，包括以下步骤：步骤一，采集变压器高、低压侧电流，各相的高、低压侧电流作差得到各相的差动电流；步骤二，对各相差动电流分别进行经验模态分解，得到对应各相的IMF序列；步骤三，将各相的IMF分量分别构成轨迹矩阵，对轨迹矩阵进行奇异值分解得到对应各相的奇异值，基于信息熵得到对应各相的奇异谱熵；步骤四，采集变压器故障工况的电流数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：马宏忠，施恂山，魏海增，许洪华，刘宝稳，李勇，胡光瑜，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32