基于MEEMD和SVM的贯通式同相牵引直接供电系统牵引网故障识别

• 作者: 庄启康 陈仕龙 王泽超 蔡潇 毕贵红
• 来源期刊: 电瓷避雷器
• 关键词: 故障仿真 特征向量 MEEMD SVM 故障识别
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 避雷器|Surge Arresters
• 页码范围: 67-74
• 页数: 8页
• 语种: 中文
• DOI: 10.16188/j.isa.1003-8337.2021.03.010

摘要

针对贯通式同向牵引直接供电系统牵引网故障识别,提出了一种基于改进总体平均经验模态分解和支持向量机的故障识别方法.利用PSCAD仿真平台搭建3种不同类型(雷击故障,雷击干扰,接地故障)的故障模型,通过模拟仿真得到故障暂态电流,并对其解耦得到故障电流相模分量.采用MEEMD算法对故障电流相模分量进行分解,提取特征向量,通过SVM工具箱进行故障识别.为了验证SVM在故障识别中的优越性,通过对比概率神经网络故障识别,结果表明SVM在故障识别中具有更高的正确率.