基于VMD双狼群算法的电网单相接地故障选线优化

论文摘要

针对电网单相接地故障选线的问题,对传统小波分解线路故障选线法进行改进,提出一种VMD（Variational Mode Decomposition）双狼群算法对故障选线进行优化。利用变分模态分解VMD提高信号的分解精度,对各条线路故障前后的能量特征进行提取,并形成故障的特征向量作为神经网络的输入。同时为了提高传统狼群算法的寻优精度,引入双狼群算法,建立一种VMD-DLWCA-NN模型,并由该模型的输出来判定故障线路。仿真实验验证了该方法的准确性。通过与小波算法法及传统算法对比,表明优化后的系统选线效果更好。

论文目录

• 0 引言
• 1 VMD电网故障选线
•   1.1 VMD原理[11]
•   1.2 特征提取
•   1.3 故障线路检测
• 2 双狼群模糊RBF电网线路检测
•   2.1 双狼群算法原理
•   2.2 模糊RBF神经网络的结构
• 3 仿真与实验结果分析
•   3.1 方案可行性验证
•   3.2 VMD双狼群算法选线与传统方法比较
•     3.2.1 与传统小波选线法的比较
•     3.2.2 与传统优化算法的比较
• 4 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 付华,孟繁东

关键词: 单相接地,双狼群算法,变分模态分解

来源: 计算机应用与软件 2019年02期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业,自动化技术

单位: 辽宁工程技术大学电气与控制工程学院

基金: 国家自然科学基金项目(51274118),辽宁省重点实验室项目(LJZS003)

分类号: TM862;TP18

页码: 269-273

总页数: 5

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