智能变电站二次系统线路保护故障诊断结果案例分析

作者： 国自电气 时间：2024-06-18 09:12:08 阅读：42

    某智能变电站二次系统的线路保护故障主要被划分成1/2号保护设备以及测控组网链接等。输入信号主要包含合并单元以及线路保护接收智能终端GOOSE断链。应用PSO算法至SVM模型中，其精准确定最佳的γ值是1.9282，以及确定的最佳Ｃ值是0.01，其在优化完成之后的故障信息处理模型对训练样本的十折交叉证明其准确率其实满足100％。借助训练完成的PSO-SVM模型对多个试验样本予以故障诊断，同时将专业检修人员的判定结果作为故障确定标准，其故障诊断结果显示该诊断模型具有高达97％的准确率。若是在无PSO的寻优法辅助，该模型的准确率是94％，因此证明PSO在SVM模型的优化中切实发挥了重要作用。　

    智能变电站二次系统变压器保护故障诊断结果分析智能变电器二次系统的变压器保护故障主要有合并单元以及智能终端等故障类型。输入单元主要包含合并单元ＳＶＭ整体警告以及GOOSE整体警告等。应用PSO算法至SVM模型中，其精准确定最佳的γ值是1.4497，确定的最佳Ｃ值是0.01，其在优化完成之后的故障信息处理模型对训练样本的十折交叉验证证明其准确率切实满足100％。将PSO-SVM模型应用至智能变电站二次系统变压器保护故障，其检测的结果具备极高的诊断正确率，为98.1％，由此证明该模型在智能变电站二次系统的故障诊断中极具正确性、可靠性以及适用性。

    本研究根据现阶段的智能变电站二次系统故障检测存在的不足予以优化研究，详细分析阐述基于SVM的智能变电站二次系统故障检测技术，创建了故障诊断数据集，以及诊断模型。其结论包含以下几点内容。

（１）本文借助较为典型实际案例予以分析，同时对智能变电站二次系统全部故障对应的状态予以构建数据集，通过分析诊断结果得知，该数据集具备较佳的训练属性。

（２）本文还以SVM算法具备的高效的小样本回归性能，创建了符合智能变电站二次系统故障诊断需求的诊断模型。同时应用PSO算法对SVM数据信息予以最佳数值的确定（即寻优），有效防止了SVM数据信息的选定出现偏差等情况，对SVM故障诊断模型原本具备的优势性能予以进一步完善。

（３）经过分析诊断结果可知，本研究阐述的诊断模型对智能变电站二次系统的线路保护以及变压器保护的故障诊断均呈现出了显著的准确性，由此证明该诊断技术极具应用价值。