Thuật Toán Chẩn Đoán Nhận Thức Cải Tiến Dựa Trên SVM Cho Các Trạng Thái Hoạt Động Của Lưới Phân Phối

Cognitive Computation - Tập 7 - Trang 582-593 - 2015
Jun Yang1, Lingyun Gong1, Yufei Tang2, Jun Yan2, Haibo He2, Leiqi Zhang3, Gang Li3
1School of Electrical Engineering, Wuhan University, Wuhan City, People’s Republic of China
2Department of Electrical, Computer and Biomedical Engineering, University of Rhode Island, Kingston, USA
3Wuhan Power Supply Corporation, Wuhan City, People’s Republic of China

Tóm tắt

Việc chẩn đoán thông minh các trạng thái hoạt động của lưới phân phối là điều kiện tiên quyết để khả năng tự phục hồi của một lưới điện thông minh. Trong bài báo này, một thuật toán chẩn đoán nhận thức cải tiến dựa trên máy vector hỗ trợ (SVM) được đề xuất để nhận biết trạng thái hoạt động hiện tại của lưới phân phối bằng cách phân loại độ nhiễu thành các trạng thái hoạt động khác nhau. Dựa trên các phép đo hiện tại trong lưới phân phối, độ entrop thời gian của gói sóng được phát triển để trích xuất các đặc trưng của các trạng thái hoạt động. Cân nhắc đến việc nhận diện từ chối trong phân loại đa lớp, một bộ phân loại đa lớp SVM cải tiến dựa trên một chỉ số hạt nhân được xây dựng. Để điều tra hiệu suất của thuật toán chẩn đoán nhận thức được đề xuất, các mô phỏng về các trường hợp lưới phân phối thực tế được thực hiện trong PSCAD–EMTDC. So với năng lượng gói sóng và Fuzzy C-means, kết quả mô phỏng cho thấy rằng thuật toán chẩn đoán nhận thức được đề xuất có thể đạt được độ chính xác cao hơn và hiệu suất mạnh mẽ hơn trên các lưới và điều kiện lỗi khác nhau.

Từ khóa

#chẩn đoán nhận thức #lưới phân phối #máy vector hỗ trợ #phân loại đa lớp #năng lượng gói sóng

Tài liệu tham khảo

Lima F, Lotufo AD, Minussi CR. Disturbance detection for optimal database storage in electrical distribution systems using artificial immune systems with negative selection. Electr Power Syst Res. 2014;109:54–62. Yingying W, Yee L. (eds) A new online fault diagnosis algorithm based on likelihood ratio and tabu search in distribution networks. In: Advanced computer theory and engineering (ICACTE), 2010 3rd international conference on: IEEE; 2010. Lopes F, Santos W, Fernandes D, Neves W, Brito N, Souza B. (eds) A transient based approach to diagnose high impedance faults on smart distribution networks. In: Innovative smart grid technologies Latin America (ISGT LA), 2013 IEEE PES conference on: IEEE; 2013. Javadian S, Nasrabadi A, Haghifam M-R, Rezvantalab J. (eds) Determining fault’s type and accurate location in distribution systems with DG using MLP Neural networks. In: Clean electrical power, 2009 international conference on: IEEE; 2009. José L, José M, Gómez Iván, Franco L. Multiclass pattern recognition extension for the new C-mantec constructive neural network algorithm. Cogn Comput. 2010;2(4):285–90. Zhang S, He B, Nian R, Wang J, Han B, Lendasse A, Yuan G. Fast image recognition based on independent component analysis and extreme learning machine. Cogn Comput. 2014;6(3):405–22. El-Sayed M, Radwan E. Abductive learning ensembles for hand shape identification. Cogn Comput. 2014;6(3):321–30. Assef Y, Chaari O, Meunier M. (eds) Classification of power distribution system fault currents using wavelets associated to artificial neural networks. In: Time-frequency and time-scale analysis, 1996, proceedings of the IEEE-SP international symposium on: IEEE; 1996. Dag O, Ucak C. (eds) Fault classification for power distribution systems via a combined wavelet-neural approach. In: Power system technology, 2004 PowerCon 2004. 2004 international conference on: IEEE; 2004. Xu L, Chow M-Y. (eds) Power distribution systems fault cause identification using logistic regression and artificial neural network. In: Intelligent systems application to power systems, 2005 proceedings of the 13th international conference on: IEEE; 2005. Nikoofekr I, Sarlak M, Shahrtash S. (eds) Detection and classification of high impedance faults in power distribution networks using ART neural networks. In: Electrical engineering (ICEE), 2013 21st Iranian conference on: IEEE; 2013. Ettefagh M-M, Ghaemi M, Asr M-Y. Bearing fault diagnosis using hybrid genetic algorithm K-means clustering. In: Innovations in intelligent systems and applications proceedings, 2014 IEEE international symposium on: IEEE; 2014. Chang L, Wang H, Wang L. Fault detection and diagnosis of an HVAC system using artificial immune recognition system. In: Power and energy engineering conference (APPEEC), 2013 IEEE PES Asia-Pacific: IEEE; 2013. Liu Z, Liu T, Zhong W. Application of model based diagnosis for diagnosing faults in the High-speed maglev’s traction power supply system. Cogn Comput. 2010;2(4):312–5. Zhang J, He Z, Lin S, Zhang Y, Qian Q. An ANFIS-based fault classification approach in power distribution system. Int J Electr Power Energy Syst. 2013;49:243–52. Kothari D. Modern power system analysis. Noida: Tata McGraw-Hill Education; 2011. Taylor JG. Cognitive computation. Cogn Comput. 2009;1(1):4–16. Xi J, Zhang M, Jiang L. (eds) Analysis of tool wear condition based on logarithm energy entropy and wavelet packet transformation. In: Intelligent control and information processing (ICICIP), 2012 third international conference on: IEEE; 2012. Lee M-C, Pun C-M. (eds) Texture classification using dominant wavelet packet energy features. In: Image analysis and interpretation, 2000 proceedings 4th IEEE southwest symposium: IEEE; 2000. Zhou S, Wang K. Localization site prediction for membrane proteins by integrating rule and SVM classification. Knowl Data Eng IEEE Trans. 2005;17(12):1694–705. Manikandan J, Venkataramani B. (eds) Design of a modified one-against-all SVM classifier. In: Systems, man and cybernetics, 2009 SMC 2009 IEEE international conference on: IEEE; 2009. Lin C-J. A formal analysis of stopping criteria of decomposition methods for support vector machines. Neural Netw IEEE Trans. 2002;13(5):1045–52. Osman H. (ed) Novel multiclass svm-based binary decision tree classifier. In: Signal processing and information technology, 2007 IEEE international symposium on: IEEE; 2007. Jiang C. Research on technique of faults classification with support vector machines for analog electronic circuits. Nanjing: Nanjing University of Aeronautics and Astronautics; 2010. p. 27–8. Huang C, Jiang G, Chen Z, Chen S. (eds) The research on evaluation of diabetes metabolic function based on support vector machine. In: Biomedical engineering and informatics (BMEI), 2010 3rd international conference on: IEEE; 2010. Zhai Q. Research for online fault recognition and diagnosis method of distribution line. Chongqing: Chongqing University; 2012. He X. The study on theory and method of fault intelligent diagnosis based on support vector machine. Changsha: Zhongnan University; 2004. He X, He Q. (eds) Application of PCA method and FCM clustering to the fault diagnosis of excavator’s hydraulic system. In: Automation and logistics, 2007 IEEE international conference on: IEEE; 2007. Wentao S, Changhou L, Dan Z. (eds) Bearing fault diagnosis based on feature weighted FCM cluster analysis. In: Computer science and software engineering, 2008 international conference on: IEEE; 2008.