ANFIS在特高压输电线路故障识别中的高精度99.5%分类法

本文主要探讨了"基于ANFIS的特高压输电线路故障分类识别方法"（ANFIS stands for Adaptive Network-based Fuzzy Inference System），发表于2011年的学术期刊上，作者是林圣、何正友、陈双和钱清泉，来自西南交通大学电气工程学院。研究的焦点在于针对特高压输电线路设计了一种新颖的故障诊断策略，目的是准确识别10种常见的输电线路故障，包括单相接地故障、两相接地故障、三相故障等。 论文的核心贡献在于提出将故障后一个工频周期内的故障电流分量标准差和四分位距作为故障分类的关键特征量。标准差反映了故障电流的波动程度，而四分位距则衡量了电流分布的离散性。通过这种方法，作者考虑到了噪声和谐波对这些特征值的影响，因为它们可能干扰正常的信号分析。 ANFIS作为一种自适应的模糊推理系统，允许模型根据输入数据的特性动态调整其内部规则，从而提高了对复杂环境的适应性和鲁棒性。该方法经大量仿真实验验证，证明在面对不同故障初始角、故障位置、过渡电阻，以及电流互感器传输特性变化和采样频率时，都能实现高效、准确的故障识别。结果显示，分类识别的正确率高达99.5%，显示出极高的性能。 此外，该工作的重要意义在于提升了特高压输电线路的智能化监控水平，有助于及时发现并处理故障，降低系统的运行风险，提高电力系统的稳定性和可靠性。对于电力工程领域的研究者和实践者来说，这篇论文提供了实用的故障识别工具和技术，具有很高的参考价值。