基于半监督机器学习的复杂电网连锁故障诊断方法

摘要

复杂电网连锁故障诊断性能过差会降低电力系统运行效率，为了及时监测复杂电网连锁故障，提升电力系统运行效率，提出基于半监督机器学习的复杂电网连锁故障诊断方法。根据电网负荷状态和电力信息物理系统建立复杂电网连锁故障模型，利用交叉小波和主元分析提取模型内故障特征。将故障特征与隶属于半监督机器学习的LCop K-means算法结合，根据算法输出的分类结果实现复杂电网连锁故障诊断。实验结果表明，所提方法诊断延迟较小，且故障区域的定位能力较强。

关键词

复杂电网 / 故障诊断 / 模型 / 交叉小波 / 主元分析 / 半监督机器学习