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Published:2026
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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.
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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: 10.26945/j.cnki.1001-9898.2026.01.004.
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。
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