公开(公告)号：CN111009920B

公开(公告)日：2022-07-15

申请号：CN201911307873.6

申请日：2019-12-18

Applicant: 东南大学

Inventor： 王玉荣 ,  朱奕飞 ,  王琦 ,  汤奕

IPC: H02J3/38

Abstract: 本发明公开了一种基于SU‑MRMR和PSO‑SVM的风电场高电压脱网故障溯源方法，该方法包括以下步骤：(1)通过仿真设置不同类型的暂态故障；(2)根据数据样本构建风电场高电压脱网的指标体系；(3)基于SU‑MRMR(symmetrical uncertainty and MRMR)法筛选出特征指标；(4)基于PSO‑SVM(Particle Swarm Optimization and Support Vector Machine)法进行高电压脱网故障溯源。本发明所构建的指标体系结合了风电场在发生高电压脱网时的电气、机械量，能够反映风电场高电压脱网特性；本发明所提风电场高电压脱网故障溯源方法能够快速准确地对风电场高电压脱网故障进行溯源，具有较好的稳定性，且能够适应实际电网中不同类型的故障场景。

公开(公告)号：CN111009920A

公开(公告)日：2020-04-14

申请号：CN201911307873.6

申请日：2019-12-18

Applicant: 东南大学

Inventor： 王玉荣 ,  朱奕飞 ,  王琦 ,  汤奕

IPC: H02J3/38

Abstract: 本发明公开了一种基于SU-MRMR和PSO-SVM的风电场高电压脱网故障溯源方法，该方法包括以下步骤：(1)通过仿真设置不同类型的暂态故障；(2)根据数据样本构建风电场高电压脱网的指标体系；(3)基于SU-MRMR(symmetrical uncertainty and MRMR)法筛选出特征指标；(4)基于PSO-SVM(Particle Swarm Optimization and Support Vector Machine)法进行高电压脱网故障溯源。本发明所构建的指标体系结合了风电场在发生高电压脱网时的电气、机械量，能够反映风电场高电压脱网特性；本发明所提风电场高电压脱网故障溯源方法能够快速准确地对风电场高电压脱网故障进行溯源，具有较好的稳定性，且能够适应实际电网中不同类型的故障场景。