基于迁移支持向量机的舰船综合电力系统继电保护方法研究.pdf

舰船综合电力系统是现代舰船的核心组成部分，它集成了推进、指挥、武器等各方面的电力需求，使得电力系统的复杂性显著增加。随着技术的发展，舰船电力系统的配置、网络结构以及运行模式发生了深刻变化，这给传统的继电保护带来了挑战。传统的继电保护主要依赖于基于定值和定时的简单逻辑，对于新型电力系统中的复杂故障识别能力有限。 本文的研究重点在于解决这一问题，提出了基于迁移支持向量机(Transfer Support Vector Machine, TrSVM)的智能继电保护方法。支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一种强大的机器学习算法，尤其在处理小样本和非线性问题时表现突出。迁移学习(Transfer Learning)则是利用已在一个领域学习到的知识去解决另一个相关领域的任务，它可以有效利用历史数据，提高新环境下的学习效率和性能。 论文首先深入分析了舰船综合电力系统的故障特征信号，这些特征信号可能包括电流、电压的异常波动、谐波含量的增加等。通过对这些信号的精确识别和分析，可以及时发现潜在的故障源。 接下来，论文详细介绍了基于迁移学习的支持向量机模型的建立过程。TrSVM通过将已有领域（如陆地电力系统）的保护经验迁移到舰船电力系统中，克服了新环境下数据不足的问题，提高了保护决策的准确性。作者推导了该方法的数学模型，并在PSCAD/EMTDC软件中构建了仿真模型，这是电力系统建模和仿真常用的专业工具，能够模拟各种电力系统操作和故障情况。 在PSCAD/EMTDC软件中，研究者模拟了舰船电力系统的故障场景，比较了传统方法与TrSVM方法在故障检测和定位上的效果。通过对比分析，验证了TrSVM在处理舰船综合电力系统复杂故障时的优越性，它可以更准确、快速地判断故障类型，为保护策略的制定提供强有力的支持。 这项研究为舰船综合电力系统的继电保护提供了新的思路，通过引入迁移学习和支持向量机技术，提升了故障诊断的智能化水平，增强了系统的安全性和稳定性。这对于未来舰船电力系统的维护和故障预防具有重要意义，也为其他复杂电力系统的保护设计提供了借鉴。同时，此研究也强调了参考文献和专业指导在科研工作中的重要性，展示了理论研究与实际应用相结合的价值。