基于 IMF 能量矩和 SVM 的电力线路故障定位

• 作者: 张健 徐舜 曾祥君 杨毅 王奕
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 经验模式分解 本征模函数 能量矩 支持向量机
• 年，卷（期）: 2015,（11）
• 页码范围: 117-123
• 页数: 7页
• 分类号: TM713
• 字数: 4417字
• 语种: 中文

摘要

针对配电网拓扑结构日益复杂化以及线路单相接地时故障信息难以提取等问题，提出了一种基于本征模函数IMF（ Intrinsic Mode Function ）特征能量矩的故障信息提取方法，并利用SVM进行故障定位。该方法首先利用经验模式分解（ EMD）良好的局域化特征来量化故障信息，将故障电流信号分解得到多类IMF并在时域轴上对该IMF进行积分，从而得到能量矩特征故障向量，从能量矩中选取相关系数大的作为学习样本输入SVM分类器，得到故障线路分类模型，进而完成配电网的故障定位。基于66 kV线路模型的仿真实验表明，该方法仅需测量故障电流，可以准确、有效地识别故障区段，可靠性高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨毅	长沙理工大学电气与信息工程学院智能电网运行与控制湖南省重点实验室	22	99	6.0	9.0
2	曾祥君	长沙理工大学电气与信息工程学院智能电网运行与控制湖南省重点实验室	165	2619	30.0	45.0
3	王奕	广东电网有限公司电力科学研究院	17	171	9.0	12.0
4	张健	广东电网有限公司电力科学研究院	19	106	6.0	9.0
5	徐舜	长沙理工大学电气与信息工程学院智能电网运行与控制湖南省重点实验室	4	12	3.0	3.0