基于最小二乘支持向量機的小電流接地系統早期故障識別算法研究

李 華 朱一民 馬海軍 丁繼波 楚恬歆 張文海

(1.國能集團寧夏煤業公司 銀川 750004；2.四川大學電氣工程學院 成都 610065)

1 引言

電力設備在絕緣逐漸老化過程中會不斷發生瞬時性擊穿，產生擾動波形，這一系列擾動被稱為早期故障。早期故障具有重復性、隨機性和瞬時性的特點，前期研究將其刻畫成物理本質為電弧故障的瞬時性單相接地[1-3]。早期故障頻發使設備的絕緣劣化處遭受進一步損壞，傷害逐漸累積至永久性故障發生，導致停電事故[4-5]。隨著配電網信息化建設，置于站端的擾動波形記錄裝置能實現早期故障波形的捕獲，但同時也記錄下大量與其波形特征相似的非早期故障擾動。若能基于擾動波形數據實現對早期故障和其他擾動波形的準確區分，則可以及時感知設備運行狀態、指導檢修工作安排并消除故障隱患，在一定程度上減少永久性故障導致的停電事故發生[6]。因此，準確識別早期故障對于提高系統供電可靠性具有重要意義。

目前，早期故障識別方法可歸納為基于波形特征[7-10]、故障模型[11]和機器學習[12-15]三大類。其中，基于波形特征的早期故障識別方法主要利用擾動波形中各電氣量的相關變化規律，如文獻[7]基于電壓和電流的各次諧波含量及畸變率對早期故障進行識別；文獻[8]則將負序電流及故障電流分量的變化規律作為擾動識別判據；文獻[9-10]都利用了卡爾曼濾波器計算電壓基波分量，并將其與實測值的偏差作為早期故障擾動的特征量。……