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电缆早期故障是发生在中压配电系统中的一种间歇性的电弧故障,持续时间短且自清除,通常不能被继电保护装置识别,最终发展成为永久性故障.因此,为识别并及时清除电缆早期故障,提出一种基于降噪自编码器-改进粒子群算法-支持向量机(DAE-IPSO-SVM)的电缆早期故障识别方法.首先,使用DAE对馈线首端的电流信号进行数据维度压缩和数据特征提取,采用IPSO对SVM进行优化,优化参数的SVM被用于电缆早期故障分类识别.利用PSCAD/EMTDC仿真软件搭建中压配电网模型,在不同的故障位置和场景以及多种过电流扰动条件下进行了仿真测试,结果表明该方法能够有效识别电缆早期故障信号,检测精确度高,对噪声具有较强的鲁棒性,具有较高的工程应用价值.