改进的人工免疫分类算法在故障类型识别中的应用

• 作者: 祝志慧 聂建元
• 来源期刊: 电力系统保护与控制
• 学科: 工学
• 关键词: 小波包分解 奇异熵 人工免疫 电力故障 识别
• 年，卷（期）: 2011,（10）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 80-85
• 分类号: TM711
• 字数: 4376字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-3415.2011.10.015

摘要

提出将小波包变换和改进的免疫算法相结合,对输电线路故障类型进行识别.运用小波包将电压故障信号分解,提取三相的小波奇异熵作为免疫网络的抗原,利用免疫网络抗原一抗体识别原理进行故障类型识别.仿真结果表明:在相同实验条件下,与传统的ANN网络和SVM相比,该算法具有自适应连续学习的功能,对故障诊断系统可以连续不断的补充新样本.并且此故障类型识别方法不受系统运行方式、过渡电阻和故障位置等影响,具有较强的通用性,较高的精度,识别速度快和算法简单易实现.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	祝志慧	华中农业大学工学院	20	117	6.0	10.0
2	聂建元		1	8	1.0	1.0