基于小波包分析与神经网络的变压器区内外故障判断方法

• 作者: 乐健 周谦 王阳 赵联港
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 变压器故障 PSCAD 小波包能量 人工神经网络 区内故障
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 理论与实验研究
• 页码范围: 1-7,15
• 页数: 8页
• 分类号: TM933
• 字数: 3183字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19753/j.issn1001-1390.2020.07.001

摘要

作为变压器主保护的瓦斯保护经常在发生变压器区外故障时误动作,严重影响了变压器和电力系统运行的安全性和可靠水平,准确识别区内外故障是解决瓦斯保护误动作的重要前提.研究了适用于区内故障仿真的变压器PSCAD模型,验证了该仿真模型与原有模型的一致性.设计了基于小波包分析的变压器区内外故障特征量提取方法,通过不同小波包能量的对比,分析了区内外故障时差动电流的特征.基于小波包能量差异性,提出了利用神经网络进行区内外故障识别的方法.通过具体算例验证了方法的正确性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	乐健	武汉大学电气与自动化学院	75	883	15.0	27.0
2	王阳	武汉大学电气与自动化学院	14	23	3.0	4.0
3	周谦	武汉大学电气与自动化学院	7	1	1.0	1.0
4	赵联港	武汉大学电气与自动化学院	3	0	0.0	0.0