中国电力
中國電力
중국전력
ELECTRIC POWER
2011年
5期
6-9
,共4页
李晓晨%陈昌雷%赵德阳%李天云
李曉晨%陳昌雷%趙德暘%李天雲
리효신%진창뢰%조덕양%리천운
输电线路%故障选相%经验模态分解(EMD)%奇异值分解(SVD)%信息熵
輸電線路%故障選相%經驗模態分解(EMD)%奇異值分解(SVD)%信息熵
수전선로%고장선상%경험모태분해(EMD)%기이치분해(SVD)%신식적
在对暂态电压信号进行经验模态分解(EMD)基础上,结合奇异值分解(SVD)及信息熵理论提出了利用高频暂态分量的奇异值熵实现故障选相.此方法对采集到的故障后电压信号求取EMD奇异值熵,并比较三相间熵值的大小来识别故障类型和判别故障相.基于Matlab环境,对一典型500 kV线路进行故障类型选相的仿真,结果表明该方法不受过渡电阻、故障位置、故障初始角和噪声强度等因素影响,能够快速准确识别各类故障.
在對暫態電壓信號進行經驗模態分解(EMD)基礎上,結閤奇異值分解(SVD)及信息熵理論提齣瞭利用高頻暫態分量的奇異值熵實現故障選相.此方法對採集到的故障後電壓信號求取EMD奇異值熵,併比較三相間熵值的大小來識彆故障類型和判彆故障相.基于Matlab環境,對一典型500 kV線路進行故障類型選相的倣真,結果錶明該方法不受過渡電阻、故障位置、故障初始角和譟聲彊度等因素影響,能夠快速準確識彆各類故障.
재대잠태전압신호진행경험모태분해(EMD)기출상,결합기이치분해(SVD)급신식적이론제출료이용고빈잠태분량적기이치적실현고장선상.차방법대채집도적고장후전압신호구취EMD기이치적,병비교삼상간적치적대소래식별고장류형화판별고장상.기우Matlab배경,대일전형500 kV선로진행고장류형선상적방진,결과표명해방법불수과도전조、고장위치、고장초시각화조성강도등인소영향,능구쾌속준학식별각류고장.
