[发明专利]一种输电线路故障智能分类和定位方法

摘要

本发明公开了输电技术领域的一种输电线路故障智能分类和定位方法。其技术方案是，集中了支持向量机SVM、自适应神经模糊推理ANFIS和RBF神经网络三种技术的优势，设计了SVM、ANFIS和RBF神经网络故障分类和定位器，以定位误差、分类精度和模型运行时间为评估指标，按照精度优先，兼顾效率的准则，实现不同故障情况下对最优分类器和定位器的智能选择，达到最优的故障分类和定位效果；同时，设计了故障严重程度和修复指标，用以评估故障的危害程度和修复难易度，在有效提高供电可靠性、减少停电损失的同时，大大降低了维护人员的工作量，提高了工作效率。

主权项

一种输电线路故障智能分类和定位方法，其特征在于，具体步骤包括：步骤1：采集三相电压和电流故障信号，采用离散傅里叶变换DFT提取每一个信号的基频信息，得到对应的基频特征，并对基频特征进行归一化处理，所有信号归一化后的基频特征组成基频特征序列；步骤2：设计支持向量机SVM、自适应神经模糊推理系统ANFIS和RBF神经网络的故障分类器和定位器，并将归一化后的基频特征序列作为样本，分别用支持向量机SVM的分类器和定位器、自适应神经模糊推理系统ANFIS的分类器和定位器和RBF神经网络的分类器和定位器进行分类和定位训练；步骤3：设计故障分类器和定位器智能选择模型，并根据设定的模型评估准则选择最优分类器，从而确定故障类型，完成对故障的定位。