基于聚类经验模态分解和差分熵的输电线路故障测距研究

• 作者: 张成 李立学 王昕 郑益慧
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 输电线路 聚类经验模型分解 差分熵 故障测距
• 年，卷（期）: 2018,（21）
• 所属期刊栏目: 测量与控制
• 页码范围: 86-92
• 页数: 7页
• 分类号: TM726
• 字数: 4045字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-1390.2018.21.015

摘要

为提高输电线路的故障测距精度,提出了一种基于聚类经验模型分解(EEMD)和差分熵(DE)的输电线路故障行波测距方法.首先利用改进的差分熵信号处理方法对输电线路电流进行熵值计算,通过与正常电流熵值的对比,判断电流是否发生突变.然后采用EEMD分解对发生突变的故障电流进行处理,有效去除故障信号中的噪声,避免模态混叠,获取准确反映故障信息的IMF分量.随后对分量实行差分熵方法中的差分分析,将电流的变化幅度进行有效量化,并建立每个信号点的变化程度与时间的对应关系,从而解决波头位置难以确定的问题,获得故障初始行波到达每个监测点的准确时间.最后利用行波双端法,实现输电线路的故障测距.仿真结果表明,该方法能够较好地解决故障测距时存在的信号噪声和波头测量时间不准确的问题,有效提高故障测距的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王昕	上海交通大学电工与电子技术中心	151	1094	19.0	27.0
2	郑益慧	上海交通大学电工与电子技术中心	56	579	14.0	22.0
3	李立学	上海交通大学电工与电子技术中心	40	516	12.0	22.0
4	张成	上海交通大学电工与电子技术中心	13	241	7.0	13.0