EEMD-PE与ELM相结合的输电线路故障检测方法

• 作者: 周步祥 廖敏芳 潘晨
• 来源期刊: 水电能源科学
• 学科: 工学
• 关键词: 输电线路 故障检测 消噪 集合经验模态分解 排列熵 极限学习机
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 电气工程
• 页码范围: 145-149
• 页数: 5页
• 分类号: TM726
• 语种: 中文

摘要

输电线路发生故障时,故障电流信号中包含了大量用于故障检测的有效信息,由于大多数信号均具有非线性、非平稳性的特点,故难以从中充分提取故障特征,导致现有输电线路故障检测准确率较低.为此,提出了一种输电线路故障检测的新方法.该方法首先利用多小波的消噪性能对原始信号进行消噪,再利用集合经验模态分解(EEMD)对消噪后的信号进行自适应分解,得到一系列本征模态函数(IMFs),并基于排列熵(PE)原理从中提取故障特征向量训练用于故障检测的极限学习机(ELM).PSCAD/EMTDC仿真结果表明,所提方法对输电线路不同类型故障检测所需时间短、准确率高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周步祥	四川大学电气工程学院	121	1391	19.0	33.0
2	廖敏芳	四川大学电气工程学院	3	5	2.0	2.0
3	潘晨	四川大学电气工程学院	7	10	2.0	2.0