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针对配电网发生单相接地故障时故障特征微弱且易受外界噪声干扰的问题,提出了一种基于参数优化变分模态分解(VMD)与能量相对熵相结合的故障区段定位方法。首先通过鲸鱼优化算法优化后的VMD分解故障零序电流得到若干个反映局部信号特征的本征模态分量(IMF),进而求取各IMF分量的Hilbert边际谱,选取能量最大的分量作为故障零序电流的暂态主频分量,利用能量相对熵衡量相邻检测点暂态主频分量的能量差异,计算比较,确定熵值最大的区段即为故障区段。仿真结果表明,本方法不受故障位置、故障初相角等不同故障条件的影响,且在有噪声干扰时仍可实现高正确率故障区段定位。 相似文献
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针对配电网小电流接地系统单相接地故障频发及发生高阻接地时故障特征信号微弱等问题,提出一种基于多特征融合与优化支持向量机的小电流接地故障区段定位新方法。首先,结合单相接地故障时主谐振分量能量最大原理确定变分模态分解的最优分解层数,分解故障线路上各区段的零序电流得到平稳的本征模态分量;其次,挖掘暂态信息中能充分体现故障检测点差异性的5种特征量,即衰减直流分量衰减速度、暂态主频分量峰值与稳态工频分量幅值比、暂态主频分量与衰减直流分量能量比、相邻检测点故障零序电流波形差异系数、相邻检测点暂态主频分量极性比,构造多维度特征向量,输入到经改进鲸鱼算法优化的支持向量机分类模型中训练测试。仿真结果表明,本文定位模型能够准确判别故障区段。 相似文献
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