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题名基于HHT和GA-BP的电压暂降源定位方法
被引量：12
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作者
杨桢
马钰超
李丽
李鑫
马子莹
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机构
辽宁工程技术大学电气与控制工程学院
国网辽宁省电力有限公司阜新供电公司
国网冀北电力有限公司唐山市丰南区供电分公司
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出处
《中国电力》
CSCD
北大核心
2022年第3期97-104,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(深部复合煤岩卸荷破裂热红外辐射机理及多场耦合模型研究,51604141)。
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文摘
针对传统电压暂降源定位方法准确率低的缺点,提出了基于希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)HHT和GA-BP的定位方法。用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)对故障期间的电压和电流进行处理,得到有效特征值-电流实部Icosθ和系统轨迹斜率k,接着用GA-BP神经网络对有效特征值进行分类找出故障源的初步位置,然后用飞蛾扑火优化(moth-flame optimization,MFO)算法对故障线路的电压电流构建的数学模型求解,从而对电压暂降源进行精确定位。同时,根据三相电压幅值之间的关系区分故障类型。最后,以双电源系统仿真模型为例对所提方法进行验证,仿真结果表明:提出的定位方法准确率和精度很高,能够准确地定位出电压暂降源的位置。
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关键词
集合经验模态分解
希尔伯特变换
GA-BP神经网络
电流实部
系统斜率轨迹
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Keywords
ensemble empirical mode decomposition
Hilbert transformation
GA-BP neural network
real part of current
the slope trajectory of the system
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分类号
TM714.2
[电气工程—电力系统及自动化]
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