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摘要：
本文提出了一种新方法，用于变结构电力系统短路故障分块计算。该方法基于深度学习技术和复杂网络理论，以节点替代法为基础，借鉴了支持向量机（SVM）的思想，将传统的短路故障分块思路与机器学习相结合，从而提高了故障分块的准确性和效率。该方法需要预先建立短路故障数据库，并通过机器学习的方法对其进行学习和训练，使得故障分块时能够快速定位故障位置，并对相邻节点的影响进行预测。
关键词： 变结构电力系统；短路故障；节点替代法；机器学习；支持向量机
1. 引言
短路故障是电力系统中非常常见的故障之一，一旦发生，往往会造成较大的损失和影响。故障的快速发现和及时解决是保障电力系统安全运行的基础。在电力系统中，由于复杂的网络拓扑和各种设备的差异性，对于短路故障的分块计算一直是一个难点。
2. 研究背景与相关工作
目前，有许多短路故障分块计算的方法，常用的有传统方法和基于机器学习的方法。在传统方法中，基于节点替代法或潮流来源追踪法等经典算法进行分块计算，虽然可行，但是在某些情况下需要固定设备模型和网络拓扑条件，适应性不强，而且计算速度较慢。另一方面，基于机器学习的方法能够更好地适应各种设备和网络拓扑条件，通过学习来优化参数，实现快速定位故障点，提高计算效率。近年来，深度学习技术的发展，也为短路故障分块的研究提供了新的思路和方法。
3. 研究内容和方法
针对短路故障分块计算存在的问题，本文提出了一种基于机器学习的新方法。该方法主要基于节点替代法，以支持向量机的思路为基础，通过机器学习算法对故障数据库进行学习和训练，以实现快速分块和精确预测。具体步骤如下：
（1）建立短路故障数据库。根据实际情况和历史记录，收集可能出现的短路故障信息，并建立相应的故障数据库。
（2）数据预处理。对收集到的数据进行处理和清洗，排除噪声干扰和异常值。
（3）特征提取。对每一个故障样本提取特征，包括节点电压、电流大小、相位、短路电流等因素，并通过数据预处理方法对其进行标准化处理。
（4）模型学习和训练。利用支持向量机（SVM）的方法，建立故障分类器模型，对短路故障数据进行学习和训练，以实现快速分块和定位。
（5）故障分块。根据训练后的分类器模型，对新的故障数据进行分块和预测，将故障节点以及与其相邻的节点分成一个块，以便于后续分析和处理。
4. 实验与结论
为了验证该方法的有效性和准确性，以一个真实的电力系统网络为例，利用本文提出的方法进行了实验。结果表明，该方法不仅能够快速准确地定位故障点，而且可以在保证准确率的同时大幅提高计算速度，较好地解决了传统方法的一些缺点。
本文所提出的基于机器学习的新方法，不仅提高了短路故障分块的准确性和效率，而且适应性强，具有广泛的应用前景。但同时也需要注意数据质量和模型精度等方面的问题，需要进一步研究和完善。