电力自动化设备
電力自動化設備
전력자동화설비
ELECTRIC POWER AUTOMATION EQUIPMENT
2011年
4期
50-54
,共5页
输电线路%故障选相%电流故障分量%高阶多分辨率奇异熵%短路故障
輸電線路%故障選相%電流故障分量%高階多分辨率奇異熵%短路故障
수전선로%고장선상%전류고장분량%고계다분변솔기이적%단로고장
将高阶多分辨率奇异熵用于挖掘输电线路故障特征,提出了一种利用电流故障分量的高阶多分辨率奇异熵值进行故障选相的方法,该方法基本不受故障类型、故障位置、过渡电阻和系统摆开角的影响.故障选相过程中,对电流故障分量数据进行小波变换,计算不同尺度下小波变换系数的高阶累积量,并对以高阶累积量为元素的状态矩阵进行奇异值分解,最后计算出奇异值的信息熵,通过比较熵值与设定阈值的大小关系即可判断出故障相别.通过与基于故障电流分量奇异熵值的选相结果和基于全相故障电流高阶多分辨率奇异熵值的选相结果进行比较,表明所提选相方法的效果较好.
將高階多分辨率奇異熵用于挖掘輸電線路故障特徵,提齣瞭一種利用電流故障分量的高階多分辨率奇異熵值進行故障選相的方法,該方法基本不受故障類型、故障位置、過渡電阻和繫統襬開角的影響.故障選相過程中,對電流故障分量數據進行小波變換,計算不同呎度下小波變換繫數的高階纍積量,併對以高階纍積量為元素的狀態矩陣進行奇異值分解,最後計算齣奇異值的信息熵,通過比較熵值與設定閾值的大小關繫即可判斷齣故障相彆.通過與基于故障電流分量奇異熵值的選相結果和基于全相故障電流高階多分辨率奇異熵值的選相結果進行比較,錶明所提選相方法的效果較好.
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