[发明专利]基于EM算法和梯度提升树的电压暂降原因识别方法有效
| 申请号： | 201711119905.0 | 申请日： | 2017-11-14 |
| 公开（公告）号： | CN107979086B | 公开（公告）日： | 2019-12-27 |
| 发明（设计）人： | 李斌;郭雅娟;刘健良;张军;史明明;李志;陈锦铭;范忠;刘玉林;聂国际;孙德鹏;邓洁清;何剑 | 申请（专利权）人： | 国网江苏省电力公司电力科学研究院;国家电网公司;国网江苏省电力有限公司;江苏省电力试验研究院有限公司 |
| 主分类号： | H02J3/00 | 分类号： | H02J3/00 |
| 代理公司： | 32224 南京纵横知识产权代理有限公司 | 代理人： | 董建林 |
| 地址： | 211103 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于EM算法和梯度提升树的电压暂降原因识别方法，旨在解决同类和异类暂降特征下的电压暂降无法精准分类、数据特征提取提取困难等问题。本发明以电压暂降波形数据为基础，以电网故障、雷电、气象数据为辅，通过EM算法准确提取了电网二次电压的标幺值，并在此基础上提取了波形数据统计学意义上的特征，在单相和三相数据波形中通过一定的训练样本数据训练了梯度提升树模型，实现了电压暂降原因识别，清晰地区分了系统侧故障导致的电压暂降和用户侧大用户负荷启动导致的电压暂降。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 em 算法 梯度 提升 电压 原因 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于EM算法和梯度提升树的电压暂降原因识别方法，其特征在于，包括电压暂降特征工程、暂降事件分类模型训练和外部数据；基于电压暂降特征工程提取电压暂降数据的特征数据后，通过暂降事件分类模型训练将电压暂降数据原因分类后，与外部数据进行关联；/n暂降事件分类模型训练包括基于梯度提升树的电压暂降波形数据训练模型和EM算法的电压暂降标幺值预估模型，电压暂降波形数据训练模型用于针对样本数据进行参数训练，电压暂降标幺值预估模型用于识别电网二次电压标幺值；/n基于梯度提升树的电压暂降波形数据训练模型J(θ)表示为：/n
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