基于VMD样本熵和KELM的输电线路故障诊断

论文摘要

针对输电线路短路故障危害大,故障识别率较低的情况,提出基于变分模态分解（VMD）样本熵与核极端学习机（KELM）相结合的输电线路故障诊断方法,提高输电线路故障诊断的正确率。首先,采用VMD对故障后的三相电压进行分解,得到一系列三相平稳的模态分量;其次分别计算每组各分量的样本熵值,作为输电线路故障提取特征,组成样本库;以提取的输电线路故障特征输入到核极端学习机进行训练,获取诊断模型,然后比较其与极限学习机（ELM）、支持向量机（SVM）和BP神经网络的诊断效果。仿真结果表明,VMD样本熵+KELM的输电线路故障诊断模型精度高于其他3种算法,且运算速率更快,噪声鲁棒性更好。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 谢国民,黄睿灵,丁会巧

关键词: 输电线路,故障诊断,变分模态分解,样本熵,核极端学习机

来源: 电子测量与仪器学报 2019年05期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业

单位: 辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,国家电网乌鲁木齐供电公司

基金: 国家自然科学基金(51307076),辽宁省教育厅重点实验室基金项目(LJZS003)资助

分类号: TM75

DOI: 10.13382/j.jemi.B1801879

页码: 73-79

总页数: 7

文件大小: 383K

下载量: 200

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