【摘 要】
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在研究二叉树多分类的基础上，结合输电线路故障的特点，考虑不同故障的优先级后，设计了基于SVM的改进二叉树输电线路故障分类器的模型，通过实验选择了最小二乘支持向量机LS-SVM算
【机 构】
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三峡大学电气信息学院,湖北省超高压输变电公司直流运检公司
【基金项目】
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湖北省教育厅自然科学研究项目计划(D20091304)
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在研究二叉树多分类的基础上，结合输电线路故障的特点，考虑不同故障的优先级后，设计了基于SVM的改进二叉树输电线路故障分类器的模型，通过实验选择了最小二乘支持向量机LS-SVM算法和线性函数转换表达式的归一化算法，并用小样本模拟短路数据训练了分类器。测试结果表明，在各种输电线路故障情况下，设计的分类器都具有很高的分类正确率，尤其是对两相接地和不接地短路分类的效果显著，另外，该分类器的数据预处理过程简单，分类步骤少，可以实现输电线路故障的快速分类。
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