基于深度学习算法的直流换相失败预测研究

仝哲; 邓慧琼; 潘登炜; 吴辉

doi:10.26945/j.cnki.1001-9898.2026.01.004

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基于深度学习算法的直流换相失败预测研究

更新时间：2026-07-17

- 基于深度学习算法的直流换相失败预测研究
- Vol. 45, Issue 1, Pages: 17-25(2026)
- 作者机构：
  
  1. 中国电建集团河北省电力勘测设计研究院有限公司
  2. 智能电网仿真分析与综合控制福建省高校工程研究中心
  3. 福建理工大学电子电气与物理学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.26945/j.cnki.1001-9898.2026.01.004
  CLC： TM721.1;TP18
- Published：2026
- 稿件说明：
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仝哲, 邓慧琼, 潘登炜, et al. 基于深度学习算法的直流换相失败预测研究[J]. 2026, 45(1): 17-25.
DOI：

仝哲, 邓慧琼, 潘登炜, et al. 基于深度学习算法的直流换相失败预测研究[J]. 2026, 45(1): 17-25. DOI： 10.26945/j.cnki.1001-9898.2026.01.004.

摘要

随着交直流混联电网快速发展，换相失败作为典型故障，严重威胁交直流系统安全运行，因此提出一种基于LSTMSVM算法的直流换相失败预测方法，旨在快速预测换相失败连锁故障和精准识别初始故障类型。通过建立交直流系统仿真模型，分析HVDC换相失败的原因及影响因素，以改进IEEE9节点和IEEE39节点交直流系统为例，针对故障信号的非平稳性，采用小波变换对原始数据进行多尺度分解，有效提取各频段能量特征，并利用LSTM挖掘时序数据的深层关联特征，构建高维特征向量输入SVM分类器完成预测和识别。实验结果表明，所提方法能够准确捕捉换相失败前兆特征，实现短时间窗内故障预测与类型识别，具有较高的精度和鲁棒性，为交直流系统连锁故障防控提供了有效技术支撑。

Abstract

关键词

Keywords

references

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