摘要：电压源换流器是VSC-HVDC系统最重要的部件,由于受过压和过流条件的制约,电压源换流器发生故障的可能性较高,维护较为困难。为了有效诊断电压源换流器故障,文中在VSC-HVDC系统电压源换流器故障特性分析的基础上,提出了一种基于s变换结合遗传优化支持向量机的电压源换流器故障分类方法。通过对直流母线电压幅频特性分析可知,故障信号各频率分量在低频段分布密集且主要集中在工频整数倍附近。据此,利用s变换提取故障信号低频段工频整数倍分量,构造模时频矩阵,采集各频率分量模值平方和及归一化模值平方和作为故障特征向量,利用遗传优化的二叉树多分类支持向量机实现故障类型的准确分类,并运用优化后的二叉树支持向量机对故障信号特征向量样本集进行训练和测试。结果表明,该方法不仅有效降低了特征向量维数,节约了计算时间,且能在样本较少的情况下达到较高的分类准确率。

关键词：电压源换流器 s变换 支持向量机 故障诊断 

单位：国网福建省电力有限公司电力科学研究院; 福州350007; 四川大学电气信息学院; 成都610065