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东北大学本科毕业设计论文《基于支持向量机算法的电网故障诊断方法研究》.pdf

东北大学本科毕业设计论文《基于支持向量机算法的电网故障诊断方法研究》.pdf
内容要点:
东北大学本科毕业设计论文《基于支持向量机算法的电网故障诊断方法研究》, 基于支持向量机算法的电网故障诊断方法研究 作 者 姓 名: 指 导 教 师: 单 位 名 称: 信息科学与工程学院 专 业 名 称: 电气工程及其自动化 东 北 大 学 2012 年 6 月 Research on the Fault Diagnosis Method for Power Network Based on Support Vector Machine Algorithm by Supervisor: Northeastern University June 2012 东北大学本科毕业设计(论文) 毕业设计(论文)任务书 - I- 毕业设计(论文)任务书 毕业设计(论文)题目: 基于支持向量机算法的电网故障诊断方法研究 设计 (论文 )的基本内容: (1) 查阅文献分析电网常见故障类型、产生原因及检测故障的参数; (2) 重点研究支持向量机基本原理、核函数和多类分类算法; (3) 深入分析电网故障特征,研究常用故障特征提取方法,完成故障特征提取; (4) 建立电网模型,进行大量仿真实验,研究比较支持向量机与常用电网故障诊断方法 的优缺点并建立最优超平面。 毕业设计(论文)专题部分: 题目: 设计或论文专题的基本内容: 学生接受毕业设计(论文)题目日期 第 周 指导教师签字: 年 月 日 东北大学本科毕业设计(论文) 毕业设计(论文)任务书 - II- 摘要 随着电力需求的增长和技术的进步,电力网变得更加庞大和复杂,大电网的形成提高了电能供应的质量,有利于资源互补和电力安全,可 是一旦故障发生,将以更快的速度波及到更广的范围,由于电网故障无法完全避免,因而即时发现故障显得十分重要,基于此,本文对电网故障诊断展开研究。 在查阅大量文献资料的基础上, 本文 借助搭建的电网 仿真模型 分析 了电网故障 电压电流波形 , 研究了故障谐波分布,从信号合成的角度探讨了故障电压电流的特征, 确定了电网故障诊断依据的参数。 原始故障数据是复杂 的 ,需要将有用的信息提取出来,为此 , 本文 深入 研究了模糊化处理方法、电流瞬时值检测 和 基于小波奇异熵的常用故障特征提取方法 。 针对电流瞬时值检测易出错 的缺陷 , 借鉴模糊化处理思想 优化 了 训练样本, 修改诊断策略后 提高了精度 ;针对 小波变换方法耗时长的问题 ,探讨了与电流瞬时值检测法 的融和,提出了一种新的故障特征组合 ,该组合能在故障电流急剧上升如空载合闸相角为零的情况下迅速识别故障, 也能 在电流上升较平缓 时 ,利用小波变换方法包含的丰富信息提高诊断精度 。 完成故障特征提取后,本文采用人工神经元网络 和支持向量机算法对电网故障进行了诊断,一方面将两种方法 的诊断精度和速度 做了 比较,另一方面 研究了核函数 、 多类分类方法及支持向量机训练算法的优缺点。最后, 通过分析仿真系统 结构 、研究数据特征, 从 训练样本中构造了两 个 维度,建立了二维最优超平面,实现了诊断结果的形象化表达,并 分析 了 样本点的空间分布,探讨了三维最优超平面的建立。 关键词 :电 力 网; 故障诊断; 支持向量机; 人工 神经 元 网络;小波变换;特征提取 东北大学本科毕业设计(论文) ABSTRACT - III- Research on the Fault Diagnosis Method for Power Network Based on Support Vector Machine Algorithm ABSTRACT With electricity demand growth and

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