【摘 要】
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针对HVDC输电线路故障识别率低、远端高阻故障识别困难等问题,提出一种基于变分模态分解VMD(variational mode decomposition)多尺度模糊熵的HVDC输电线路智能故障识别方法。
【机 构】
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四川轻化工大学自动化与信息工程学院,人工智能四川省重点实验室,企业信息化与物联网测控技术四川省高校重点实验室
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针对HVDC输电线路故障识别率低、远端高阻故障识别困难等问题,提出一种基于变分模态分解VMD(variational mode decomposition)多尺度模糊熵的HVDC输电线路智能故障识别方法。首先对暂态电流信号进行VMD分解,利用中心频率法则提取合适的IMF分量计算多尺度模糊熵、VMD能量和比值。分别利用VMD多尺度模糊熵和VMD能量和比值表征区内外故障特征和故障极特征,将它们组合成特征向量。将特征向量集分成训练集和测试集,将训练集进行训练得到Softmax分类器模型,利用测试集进行测试。仿真
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