【摘 要】
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为减少直流系统停运与检修时间,提高换流阀运行的稳定性,提出一种基于多状态数据均衡与极端梯度提升(extreme gradient boost,XGBoost)的特高压换流阀状态评估方法.首先,针对晶闸管换流阀的主要部件,提取晶闸管组件、阀冷却组件、阀避雷器以及外部环境等4类特征指标;然后,提出一种基于孤立森林与合成少数类过采样技术的数据预处理方法,剔除数据集中的离群样本;再对少数类样本进行过采样,以实现各状态数据集的有效性与均衡性;接着,利用预处理后的数据训练XGBoost分类器,结合K-fold交叉验证
【机 构】
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东南大学电气工程学院,南京211096;河海大学能源与电气学院,南京211100
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为减少直流系统停运与检修时间,提高换流阀运行的稳定性,提出一种基于多状态数据均衡与极端梯度提升(extreme gradient boost,XGBoost)的特高压换流阀状态评估方法.首先,针对晶闸管换流阀的主要部件,提取晶闸管组件、阀冷却组件、阀避雷器以及外部环境等4类特征指标;然后,提出一种基于孤立森林与合成少数类过采样技术的数据预处理方法,剔除数据集中的离群样本;再对少数类样本进行过采样,以实现各状态数据集的有效性与均衡性;接着,利用预处理后的数据训练XGBoost分类器,结合K-fold交叉验证与网格搜索法获取模型的最优超参数.最后以江苏省某换流站的实测数据为例对所提方法进行验证,结果表明:计算评估模型的准确率达97.1％,较传统方法更能准确判断换流阀的运行状态,同时该模型能反应各状态量的特征贡献度,可为换流阀的检修提供依据.
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