基于经验模态分解与Elman神经网络的永富直流换相失败故障诊断方法

• 作者: 严增伟 刘浩 杨鸿雁 邢超 陈仕龙
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 永富直流 经验模态分解 Elman神经网络 换相失败 故障诊断
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 智能化仪器及其应用
• 页码范围: 169-175
• 页数: 7页
• 分类号: TP771
• 语种: 中文
• DOI: 10.19651/j.cnki.emt.1903281

摘要

直流输电系统因自身的优越性能已广泛应用于电力系统.换相失败是直流输电系统中一种常见故障,会导致电流电压发生突变,给直流系统的安全稳定运行带来严重威胁.利用PSCAD/EMTDC平台搭建了永富直流输电系统模型,提出了基于经验模态分解和Elman神经网络相结合(EMD Elman)的换相失败故障诊断方法.通过大量仿真实验发现使用Elman+样本熵可以有效的进行故障诊断,仅在50组样本的情况下对换相失败故障识别的精确度就可以达到95％以上,证明了该换相失败识别方法的有效性.