基于遗传支持向量机的高压直流输电故障诊断方法

摘要：

为提高高压直流输电系统故障诊断准确率,提出了一种采用遗传算法优化的支持向量机构造多故障分类模型的方法.从高压直流输电系统故障中提取出5个特征量作为支持向量机的输入,故障类型作为输出,选用径向基核函数,使用遗传算法得到优化参数.通过仿真测试并与标准SVM和BP神经网络诊断方法相比较,结果表明,该方法具有更高的诊断准确率和计算效率.

关键词： HVDC genetic algorithm Support vector machine

作者: 秦槐 黄福珍

作者单位: 上海电力学院,电力与自动化工程学院,上海,200090

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国自动化学会第二十七届青年学术年会

会议地点: 杭州

会议语种:中文

页码: 105-108

在线出版日期: 2012-04-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）