论文摘要
针对电力系统高压输电线路故障选相中,现有方法难以同时判别常见的所有线路故障类型以及依据电压信号选相在强电源侧灵敏度达不到选相要求的问题,提出了一种提取故障暂态电压信号多尺度排列熵值(MPE)并结合传统粒子群算法优化的支持向量机的高压输电线故障选相方案。通过MATLAB/Simulink对各种工况下的不同故障参数进行仿真,提取故障暂态电压信号的MPE作为特征向量输入到经粒子群算法优化的支持向量机模型中来判别输电线故障类型和故障相别,并用实际数据加以验证。结果表明,在高压输电线路中利用多尺度排列熵量化暂态电压信号能全面反映故障暂态信号特征,识别故障精确度可高达100%,不受故障发生位置、过渡电阻大小、发生故障初始角状态的影响,并且可以克服电压信号在系统强电源侧灵敏度不足的缺陷。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 宁琦,耿读艳,王晨旭,赵杰,董嘉冀
关键词: 故障选相,三相电压,多尺度排列熵,支持向量机,强电源侧
来源: 电子测量与仪器学报 2019年07期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 河北工业大学河北省电磁场与电器可靠性重点实验室,河北工业大学省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室
分类号: TM75
DOI: 10.13382/j.jemi.B1902113
页码: 173-180
总页数: 8
文件大小: 388K
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