【摘 要】
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针对配电网发生单相接地故障后,各线路零序电流具有非线性和非平稳等复杂特征,提出一种集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和能量变化曲线相结合的配电网故障选线方法。EEMD算法本身具有较强的自适应性,可以通过数据自驱动完成信号分解,而能量曲线可以直观的对故障线路进行筛选。首先,用EEMD算法对故障后各线路零序电流进行分解;其次,提取出各线路分解后的第一固有模态函数并计算相应的能量曲线;最后,计算所构造的信心度函数,完成故障选线。通过试验算例证
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFF01011900)。
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针对配电网发生单相接地故障后,各线路零序电流具有非线性和非平稳等复杂特征,提出一种集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和能量变化曲线相结合的配电网故障选线方法。EEMD算法本身具有较强的自适应性,可以通过数据自驱动完成信号分解,而能量曲线可以直观的对故障线路进行筛选。首先,用EEMD算法对故障后各线路零序电流进行分解;其次,提取出各线路分解后的第一固有模态函数并计算相应的能量曲线;最后,计算所构造的信心度函数,完成故障选线。通过试验算例证
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