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一种基于聚类和集成学习的输电线路故障识别方法及系统
摘要文本
本发明提出了一种基于聚类和集成学习的输电线路故障识别方法及系统，包括：对处理后的输电线路利用均值漂移聚类对工频电压数据按照时序进行电压分段，分为A，B，C三段，A段为正常波形，B段为故障或扰动波形，C段为跳闸或扰动后波形；使用A段的一个周期波形与C段进行滑窗做差，然后将窗口的数值求和得到新的波形N，波形N的幅值表示A段与C段中波形的差异；取波形N每个周期的极小值k，k表示在A滑窗做差的过程中某个周期内找到的差值最小的时刻，也就是此时刻与C段中某一段最相似的波形；将得到的波形N每个周期的极小值作为一组特征输入至训练好的随机森林模型，基于训练好的随机森林模型进行预测标签实现输电线路故障识别。
申请人信息
- 申请人:山东山大电力技术股份有限公司
- 申请人地址:250101 山东省济南市高新技术产业开发区颖秀路山大科技园内
- 发明人: 山东山大电力技术股份有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于聚类和集成学习的输电线路故障识别方法及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311505066.1 |
| 申请日 | 2023/11/13 |
| 公告号 | CN117473427A |
| 公开日 | 2024/1/30 |
| IPC主分类号 | G06F18/243 |
| 权利人 | 山东山大电力技术股份有限公司 |
| 发明人 | 孟令军; 吴麒麟; 任柳燕; 张思超; 宋春梁 |
| 地址 | 山东省济南市高新技术产业开发区颖秀路山大科技园内 |
专利主权项内容
1.一种基于聚类和集成学习的输电线路故障识别方法，其特征是，包括：对处理后的输电线路的工频电压数据按照时序进行电压分段，分为A，B，C三段，A段为正常波形，B段为故障或扰动波形，C段为跳闸或扰动后波形；使用A段的一个周期波形与C段进行滑窗做差，然后将窗口的数值求和得到新的波形N，波形N的幅值表示A段与C段中波形的差异；取波形N每个周期的极小值k，k表示在A滑窗做差的过程中某个周期内找到的差值最小的时刻，也就是此时刻与C段中某一段最相似的波形；将得到的波形N每个周期的极小值作为一组特征输入至训练好的随机森林模型，基于训练好的随机森林模型进行预测标签实现输电线路故障识别。