电力系统暂时过电压多级支持向量机分层识别

杜林<sup>1</sup>; 李欣<sup>1; 2</sup>; 王丽蓉<sup>3</sup>; 司马文霞<sup>1</sup>

引用本文:	杜林,李欣,王丽蓉,等.电力系统暂时过电压多级支持向量机分层识别[J].电力系统保护与控制,2012,40(4):26-31，36.
	,et al.[J].Power System Protection and Control,2012,40(4):26-31，36

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电力系统暂时过电压多级支持向量机分层识别
杜林¹, 李欣², 王丽蓉³, 司马文霞
1.重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室，重庆 400044;2.湖南省电力公司科学研究院，湖南长沙 410007;3.湖南省电力公司超高压管理局，湖南长沙 410004

摘要:

提出了一种电力系统暂时过电压多级支持向量机（M-SVM）分层识别的方法。根据暂时过电压分类，建立暂时过电压分层识别系统，并采用“二分树”法构建多级支持向量机分类器。在变电站实测过电压数据的基础上，提取了三相及零序电压的时域统计特征和小波时频特征，同时对特征量进行逐级选择，将这些特征量作为M-SVM的输入，实现暂时过电压类型辨识。现场数据测试表明，采用的M-SVM分层识别方法具有训练样本少、训练时间短、识别率高的优点，可较好地应用于电力系统暂时过电压类型识别。