9、基于机器学习的输电线路故障检测方法解析

基于机器学习的输电线路故障检测方法解析

1. 引言

在电力系统中，输电线路故障的及时检测和准确分类至关重要。本文将介绍基于机器学习的输电线路故障检测方法，包括相量估计、LabVIEW 实现以及故障检测等方面的内容。

2. 相量估计

对于一个纯正弦量 (x(t) = X_m \cos(\omega t + \theta))，其相量表示为：
[
\dot{X} = \frac{X_m}{\sqrt{2}} e^{j\theta} = \frac{X_m}{\sqrt{2}} (\cos\theta + j\sin\theta)
]
相量可以通过离散傅里叶变换进行近似，公式如下：
[
\widetilde{\dot{X}} = X_{re} + jX_{im} = \frac{\sqrt{2}}{N} \sum_{n = 1}^{N} (x_n \cos(\frac{2n\pi}{N}) + jx_n \sin(\frac{2n\pi}{N}))
]
其中，(x_n) 是数据样本，(N) 是一个周期内的样本数量，(X_{re}) 和 (X_{im}) 是实际同步相量的实部和虚部。相位角是信号测量时间与输入信号峰值之间的角度，相量的幅值等于输入信号的均方根值。基于所选的采样率，假设输入信号已根据奈奎斯特准则进行了滤波。借助电流相量和电压相量，与传统数据相比，可以更快地进行故障检测和定位。

3. LabVIEW 基于的同步相量测量（SPM）

LabVIEW 于 1986 年首次推出，作为一种辅助自动测量的工具，旨在让科学家和工程师像金融分析师使用电子表格一样熟练使