基于小波-DHNN识别变压器励磁涌流

• 作者: 于晓春 公茂法 安彬 李岚冰 王志文
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 小波变换 离散型Hopfield神经网络 PSCAD 励磁涌流 变压器
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 理论与实验研究
• 页码范围: 19-22,71
• 页数: 5页
• 分类号: TM406
• 字数: 2172字
• 语种: 中文

摘要

变压器主要采用纵联差动保护，如何防止因涌流造成的误动已成为关键性问题。对于该问题，提出一种基于小波-DHNN识别励磁涌流的新的研究方案。利用小波变换对采样信号进行分析，得出励磁涌流的小波系数较内部故障电流有非常明显的差异，并且畸变特点伴随整个衰减过程。分析后的信号通过离散型Hopfield网络测试与识别，从而区分励磁涌流和内部故障电流。通过PSCAD和MATLAB仿真软件进行建模仿真，结果表明，该方法能可靠的识别励磁涌流和内部故障电流，并且准确率高达100%。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	公茂法	山东科技大学信息与电气工程学院	143	821	14.0	21.0
2	于晓春	山东科技大学信息与电气工程学院	14	43	4.0	6.0
3	李岚冰	山东科技大学信息与电气工程学院	10	26	3.0	4.0
4	王志文	山东科技大学信息与电气工程学院	9	18	3.0	3.0
5	安彬	山东科技大学信息与电气工程学院	13	34	3.0	5.0