小波能量谱和神经网络法识别雷击与短路故障

• 作者: 吴昊 沈睿佼 肖先勇
• 来源期刊: 高电压技术
• 学科: 工学
• 关键词: 输电线路 小波能量谱 神经网络 雷击 短路故障 行波 识别
• 年，卷（期）: 2007,（10）
• 所属期刊栏目: 故障诊断与状态检修
• 页码范围: 64-68
• 页数: 5页
• 分类号: TM773
• 字数: 5668字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6520.2007.10.015

摘要

现有行波测距装置可以同时对线路雷击和普通短路故障进行检测与定位,但其不能将两者区分开来,为此提出了一种基于小波能量谱和神经网络理论的输电线路雷击与短路故障的识别方法.首先,利用小波变换将故障测距装置采集到的各种电流行波信号分解为不同频带的重构信号,并计算信号在各个频带内的能量,提取小波能量谱,然后构造信号的小波能量分布特征向量,将其作为BP神经网络分类器的输入,最终实现雷击与短路故障的识别.仿真结果显示,该方法在不同故障相角和过渡电阻的情况下均能达到满意的识别正确率,是一种有效的线路雷击与普通短路故障识别方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖先勇	四川大学电气信息学院	223	2612	27.0	42.0
2	吴昊		10	61	3.0	7.0
3	沈睿佼		1	44	1.0	1.0