基于VMD-LSTM的小电流接地系统故障选线方法

• 作者: 翟二杰 舒征宇 汪俊 黄志鹏
• 来源期刊: 电工电能新技术
• 学科: 工学
• 关键词: 小电流接地系统 故障选线 变分模态分解 长短期记忆神经网络
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 新技术应用
• 页码范围: 70-80
• 页数: 11页
• 分类号: TP277
• 语种: 中文
• DOI: 10.12067/ATEEE2006007

摘要

提出一种基于VMD-LSTM的故障选线方法.首先通过VMD算法将各出线零序电流分解为表征其特性的高、中、低频分量,分时段计算各分量能量值,并依次输入到LSTM神经网络中,通过建立各分量能量随时序变化特征与故障线路的联系,从而实现故障选线.仿真结果表明,该方法不受故障初始相角、接地电阻以及故障距离等因素影响,且在有噪声干扰、异步采样和采样频率较低时依然可以取得良好的选线效果.