本文是一篇电气自动化论文，本文基于CEEMDAN算法对故障零序电流进行特征提取，采用ISOA-SVM分类器构造了选线算法。
1绪论
1.1选题的背景及意义
电力在现代经济中发挥着至关重要的作用，是推动社会进步和发展的重要动力。因此，保障电力供应的稳定性和安全性，对于促进经济发展、提高人民生活水平具有重要意义[1]。配电网作为电力系统的重要组成部分，直接面向系统末端用户，其运行状态直接关系到客户的电力供应，高效且可靠的配电网可以确保电力的持续供应，同时满足用户的日常需求，对于保障社会生产生活的正常进行具有重要意义。随着城市化进程的加速，配电网系统也变得更为庞大和复杂，由于线路长且设备众多，配电网中故障的发生的频率也愈加频繁。因此当配电网发生故障时，快速找出故障并将其排除具有十分重要的意义。
根据中性点接地方式的不同，我国电网目前主要分为以下两类：一是中性点有效接地方式，该接地方式主要被设计用于电压等级达到或超过110kV的供电系统中，又称大电流接地系统；二是非有效接地方式，此接地方式主要被设计用于电压等级在66kV及以下的电力网络[2-3]，又称小电流接地系统。具体分类如图1-1所示。
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1.2配电网单相接地故障选线研究现状
1.2.1国外研究现状
日本配电网的接地方式主要为不接地和经电阻接地两种类型。在6.6kV及以下的配电网中，中性点一般采用不接地方式以维持系统的绝缘性和运行稳定性。相对地，在22kV和33kV等更高电压级别的配电网中，中性点通常采用经电阻接地，以减小故障时的短路电流，保护电网设备。日本在电网故障检测方面广泛运用了基于基波无功等选线技术，并在光纤零序互感器及智能选线技术上取得了重大进展。然而，在面临接地电阻较大或故障点与变电站距离较远等复杂情况时，故障信号的准确捕捉和识别仍存在一定难度，这是当前日本配电网所面临的挑战之一[5]。
德国自1916年开始使用消弧线圈，至今已超过百年历史，其广泛采用消弧线圈接地以增加配电网的供电可靠性，甚至在柏林30kV高电容电流电网中也获成功，中性点经消弧线圈接地方式已成为德国中高压配电网的主流接地方式。在故障选线技术方面，德国从20世纪30年代就开始研究，随着技术不断进步，选线方法从简单的零序电流保护发展到基于暂态信号等多种选线原理。近年来，更智能的方法如Prony方式及小波变换也得到实际的应用，尽管技术愈发的先进，但针对复杂电网结构和故障情况，如接地电阻大或故障点远时，选线仍面临极大的挑战[6]。
美国配电网的中性点通常采用直接接地或低阻抗接地，以确保稳定的电位并快速清除故障电流。在选线方面，美国通常使用零序过电流法，通过检测零序电流变化来判断故障线路，方法灵敏准确。此外，自上世纪九十年代起，人工神经网络也被应用于配电网选线研究，其强大的学习和泛化能力理论上能处理复杂的模式识别，然而，模型复杂度和参数调整可能影响其性能，配电网故障的复杂性也可能增加神经网络识别的难度[7]。
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2配电网单相接地故障特征研究
2.1配电网单相接地故障稳态分析
2.1.1中性点不接地系统的稳态故障特征分析
中性点不接地系统相较于配电网的其他接地方式，结构更为简洁、经济性好。该系统因中性点与大地之间的绝缘隔离设计，具有出色的稳定性，尤其在三至十千伏的电压范围内得到广泛应用[42-43]。当系统正常运行、没有故障发生时，其中性点的电压始终保持为零，此时三相电源的电压是完全对称的，这也导致了系统中并不会产生零序电压。另外，在这个状态下，各相的电流总和为零，这也就意味着系统中并没有零序电流的产生。简而言之，当系统稳定运行时，其电压和电流都保持在一个平衡、对称的状态。此外，该系统还具备的一个显著特征是，每一相的电压相对于其容性电流都会滞后90。中性点不接地情形下对应的电流流向示意图如图2-1所示。
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2.2配电网单相接地故障暂态特征
对配电网单相接地故障后的零序电流进行分析，可知不接地系统发生单相接地故障后健全和故障线路的零序电流稳态振幅和相位角差别较大，可以利用稳态特征选线，但在谐振接地系统中，故障和健全线路的稳态振幅和相位差异较小，这对数据采集系统的灵敏度提出了更高要求，因而基于稳态特性的故障线路选择变得较为棘手。值得注意的是，在故障发生后的一个周期内，暂态故障特征表现得尤为突出，这为故障线路的选择提供了有力的证据支持，有助于提升选线的精确度[48]。接下来，本文将对消弧线圈接地系统的暂态过渡过程进行剖析。为了方便后续深入的分析，搭建的谐振接地系统单相接地故障发生后的暂态模型示意图如图2-4所示。
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3基于CEEMDAN提取配电网单相接地故障特征量............................28
3.1不同分解算法基本原理........................................28
3.2三种分解方法的性能测试比较..............................33
3.3提取裕度因子和能量熵....................................36
4基于改进海鸥算法优化支持向量机的选线方法研究..............................42
4.1支持向量机...........................................42
4.2基于改进海鸥算法对支持向量机进行优化...................................47
4.3改进海鸥算法对支持向量机进行优化得到的故障选线模型...........................53
5总结与展望.................................65
5.1结论.........................................65
5.2展望.......................................65
4基于改进海鸥算法优化支持向量机的选线方法研究
4.1支持向量机
4.1.1 SVM基本原理
支持向量机是一种发展比较成熟的分类及预测算法，展现出强大的泛化性能，能够高效地应对高维数据挑战，且依托于其坚实的数学理论基础，确保了算法的严谨性。一旦对SVM模型的参数进行妥善配置，该算法即表现出优异的抗噪声干扰特性。相较于其他多种优化技术，SVM的优势在于其对数据缺失的较低敏感性以及在小样本数据集训练上的更高适用性[68-69]。
支持向量机作为一种监督学习框架下的二元分类模型，本质上属于广义线性分类器的范畴。其核心机制在于寻求一个最优化的决策超平面，此超平面能够有效地将正类与负类样本实现分离。进一步地，该算法优化目标在于最大化超平面两侧最接近的样本点（这些点被定义为支持向量）至超平面本身的距离。这个最优决策超平面就是SVM要学习的目标。其广泛应用于文本分类、图像分类、生物信息学等领域，能很好的应对不同情景下的分类问题，因此本文将故障线路识别问题转换成分类问题，利用SVM分类器进行故障选线。SVM算法建立在统计学习理论的VC维理论、最大间隔分类、核方法和优化理论的基础之上，这些理论为SVM提供了坚实的数学基础和良好的性能保障。接下来将对SVM的基础理论进行介绍。
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5总结与展望
5.1结论
稳定可靠的配电网可以确保电力的持续供应，对社会经济发展具有重要意义。配电网故障中单相接地故障比例最高，因此本文聚焦于配电网中单相接地故障后的故障线路识别方法研究具有重要意义。本文基于CEEMDAN算法对故障零序电流进行特征提取，采用ISOA-SVM分类器构造了选线算法，主要的研究成果如下：
（1）分析了配电网在发生单相接地故障时展现出的暂态、稳态特性，采用用PSCAD构建了四条馈线的接地系统单相接地故障仿真模型，针对电弧性接地故障、弧光高阻抗接地故障进行了仿真建模，仿真分析故障初相角、过渡电阻、故障点三种不同故障条件对零序电流特性的影响。
（2）对比分析EMD、EEMD及CEEMDAN三种算法对混合叠加信号提取各IMF的时频特性的性能，结果显示CEEMDAN算法效果更优；因此利用CEEMDAN算法提取故障后线路零序电流的裕度因子和能量熵特征，通过仿真分析得出，CEEMDAN算法可以很好的提取线路的故障特征，并且针对单一特征量容易造成误选的情形，可以利用双特征量提高选线成功率。
（3）在分析支持向量机优缺点基础上，研究了改进的海鸥算法，此算法被用来对支持向量机进行参数优化，进而构建出ISOA-SVM分类模型，该模型提高了选线成功率。
（4）利用文献实测故障零序电流数据对CEEMDAN算法的提取故障特征能力进行验证，并将提取到的特征量输入到ISOA-SVM分类器进行测试，得出正确的选线结果，验证了本文研究的选线方法的有效性。
参考文献（略）