电力系统的安全稳定运行对于社会生产、生活至关重要。本书主要介绍在当今数字化、智能化的时代背景下电网故障智能诊断方法，主要内容包括电网故障智能诊断的背景、意义及国内外研究现状、T接输电线路故障诊断技术、高压同杆双回线路故障识别及其选相算法、高压直流输电线路故障智能诊断方法等。
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第1章 电网故障智能诊断概述 1
1.1 电网故障智能诊断的研究现状 1
1.1.1 T接输电线路故障诊断国内外研究现状 1
1.1.2 高压直流输电线路故障诊断国内外研究现状 4
1.1.3 高压同杆双回线路故障诊断国内外研究现状 7
1.2 电网故障智能诊断技术的发展展望 9
1.2.1 T接输电线路故障诊断的发展展望 9
1.2.2 高压直流输电线路故障诊断的发展展望 9
1.2.3 高压同杆双回线路故障诊断的发展展望 9
1.3 本书内容结构 10
1.3.1 T接输电线路故障诊断技术研究 10
1.3.2 高压同杆双回线路故障识别及其选相算法研究 10
1.3.3 高压直流输电线路故障智能诊断方法研究 10
第2章 T接输电线路故障诊断技术研究 11
2.1 引言 11
2.1.1 T接输电线路故障仿真模型 11
2.1.2 T接输电线路行波的基本原理 12
2.2 基于反行波多尺度能量熵的T接输电线路故障支路识别方法 13
2.2.1 T接输电线路电流反行波特征分析 13
2.2.2 基于反行波S变换多尺度能量相对熵的故障诊断 18
2.2.3 仿真分析 20
2.2.4 算法性能分析 26
2.3 基于多尺度行波功率的T接输电线路故障支路识别方法 33
2.3.1 T接输电线路初始行波功率分析 33
2.3.2 基于初始行波有功功率的故障诊断 37
2.3.3 仿真分析 38
2.3.4 算法性能分析 44
2.4 基于电流故障分量特征的输电线路故障类型识别 50
2.4.1 输电线路电流故障分量 51
2.4.2 基于电流故障分量特征的故障诊断 53
2.4.3 仿真分析 55
2.4.4 算法性能分析 61
2.5 基于电流复合特征的输电线路故障类型识别 66
2.5.1 输电线路故障暂态电流特征分析 66
2.5.2 基于电流复合特征的故障诊断 69
2.5.3 故障类型识别流程 70
2.5.4 仿真分析 71
2.5.5 算法性能分析 77
第3章 高压同杆双回线路故障识别及其选相算法研究 83
3.1 引言 83
3.1.1 研究背景及意义 83
3.1.2 仿真软件介绍 84
3.1.3 同杆双回线路故障分析和模型建立 86
3.2 基于MRSVD-RF的同杆双回线路故障识别 91
3.2.1 初始行波电流分析 91
3.2.2 特征提取 93
3.2.3 基于随机森林的故障识别算法 100
3.2.4 仿真验证 101
3.2.5 算法性能分析 104
3.3 基于小波能量比的同杆双回线路故障识别 104
3.3.1 故障行波传输特性分析 105
3.3.2 特征提取 106
3.3.3 基于支持向量机的故障识别算法 112
3.3.4 仿真验证 113
3.3.5 算法性能分析 115
3.4 基于波形相似度的同杆双回线路故障识别 117
3.4.1 波形相似度分析 117
3.4.2 基于波形相似度的故障识别方法 118
3.4.3 仿真验证 121
3.4.4 性能分析 124
3.4.5 对比实验 125
3.5 基于多任务学习的同杆双回线路故障选相 128
3.5.1 数据生成与标签建立 128
3.5.2 基于多任务学习的故障选相 129
3.5.3 实验与分析 130
第4章 高压直流输电线路故障智能诊断方法研究 136
4.1 引言 136
4.1.1 研究背景及意义 136
4.1.2 HVDC输电系统建模与仿真 136
4.2 基于随机森林的HVDC输电线路故障诊断 147
4.2.1 故障特征分析 147
4.2.2 基于随机森林的故障诊断算法 150
4.2.3 仿真分析 151
4.2.4 故障诊断算法性能分析 156
4.3 基于VMD多尺度模糊熵的HVDC输电线路故障诊断 159
4.3.1 基于VMD的故障特征分析 159
4.3.2 基于VMD多尺度模糊熵的故障诊断算法 163
4.3.3 仿真分析 165
4.3.4 故障诊断算法性能分析 169
4.4 基于Teager能量算子和1D-CNN的 HVDC输电线路故障诊断 171
4.4.1 故障特征分析 171
4.4.2 基于Teager能量算子和1D-CNN的故障诊断算法 173
4.4.3 仿真分析 174
4.4.4 故障诊断算法性能分析 176
参考文献 182
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