《表2 部分故障特征集:基于VMD样本熵和KELM的输电线路故障诊断》
经过VMD分解后,计算每相电压每个分解分量的样本熵值,共得到12个样本熵值,将其作为输电线路故障诊断模型的输入特征量。对165组故障数据进行上述操作,得到一个165行12列的故障特征集,部分故障特征集如表2所示。从表2可知,对同类型故障而言,其故障相与非故障相的样本熵值变化较大,故障相的样本熵值远小于非故障的样本熵值,可以很好地判断出故障类型;然而,对于不同类型的故障来说,如AB两相短路与AB两相接地短路,其AB两相的样本熵值均小于C相,仅靠观察样本熵值的大小无法判断具体故障类型,因此,需要采用KELM模型来对输电线路的故障类型做进一步的分类。将110组训练数据输入到KELM模型中进行训练,得到训练好的KELM输电线路故障诊断模型,用55组测试数据测试KELM故障诊断模型的诊断效果。
图表编号 | XD0057359800 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.05.01 |
作者 | 谢国民、黄睿灵、丁会巧 |
绘制单位 | 辽宁工程技术大学电气与控制工程学院、辽宁工程技术大学电气与控制工程学院、国家电网乌鲁木齐供电公司 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |