隨著以風電、光伏為代表的可再生能源的持續(xù)開展，柔性直流輸電體系因為可以清潔高效地對其進行遠距離大容量輸送而得到了大力的開展。快速、精確地識別毛病區(qū)域并判別毛病類型，完成兼具選擇性、速動性、靈敏性和可靠性的直流線路維護計劃是柔性直流輸電體系開展的迫切需要。
理論剖析標明，MMC-HVDC輸電體系直流線路毛病時，線路平波電抗器兩側(cè)的暫態(tài)電壓存在明顯差異。采用離散小波剖析提取線路平波電抗器兩側(cè)的暫態(tài)電壓有用值進行比較，從而對區(qū)內(nèi)、區(qū)外毛病進行判別。
隨后采用K-means聚類算法，利用不同毛病類型、不同毛病位置，在直流線路毛病發(fā)生后較短的時間窗口采集得到單側(cè)維護單元電壓、電流數(shù)據(jù)，對其進行聚類剖析，獲取這些數(shù)據(jù)的質(zhì)心與閾值，經(jīng)過訓練，確定相應的維護判據(jù)，完成毛病選極。
