[发明专利]一种特高压换流站交流滤波器在线故障诊断分析方法有效
| 申请号： | 201711207686.1 | 申请日： | 2017-11-27 |
| 公开（公告）号： | CN107992665B | 公开（公告）日： | 2021-05-07 |
| 发明（设计）人： | 刘志远;张沈习;韦鹏;史磊;李君宏;张志贤;高海洋;徐辉;王文刚;宁复茂;谢伟锋;韩慧麟;武嘉薇;尹琦云 | 申请（专利权）人： | 国家电网公司;国网宁夏电力公司检修公司;上海交统电力科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06N3/04 |
| 代理公司： | 山西五维专利事务所(有限公司) 14105 | 代理人： | 雷立康 |
| 地址： | 100031 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种特高压换流站交流滤波器在线故障诊断分析方法，属于交流滤波器故障诊断领域，以解决目前的故障诊断方法存在随机性较高、适用范围有限及不能及时发现故障的问题。方法包括：根据特高压换流站的故障录波器记录的历史波形数据采用收网算法训练RBF神经网络，以确定RBF神经网络的模型参数，模型参数包括RBF神经网络的中心、权重和宽度；根据特高压换流站的故障录波器记录的数据获取特高压换流站的当前波形数据，并对当前波形数据进行特征量提取，提取的特征量包括时域特征量和频域特征量；对提取的特征量进行归一化处理；将归一化处理后的特征量输入训练好的RBF神经网络，并根据训练好的RBF神经网络的输出结果诊断交流滤波器是否出现故障。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 高压 换流 交流 滤波器 在线 故障诊断 分析 方法 | ||
【主权项】：
一种特高压换流站交流滤波器在线故障诊断分析方法，其特征在于，包括下列步骤：S1，根据特高压换流站的故障录波器记录的历史波形数据采用收网算法训练RBF神经网络，以确定RBF神经网络的模型参数，所述模型参数包括RBF神经网络的中心、权重和宽度；S2，根据特高压换流站的故障录波器记录的数据获取特高压换流站的当前波形数据，并对当前波形数据进行特征量提取，提取的特征量包括时域特征量和频域特征量；S3，对提取的特征量进行归一化处理；S4，将归一化处理后的特征量输入训练好的RBF神经网络，并根据训练好的RBF神经网络的输出结果诊断交流滤波器是否出现故障。
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