本文選題：故障行波　切入點：閃絡故障行波　出處：《電力系統(tǒng)自動化》2017年19期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：靈敏啟動并經(jīng)高速采錄的寬頻暫態(tài)數(shù)據(jù)富含干擾雜波,從海量暫態(tài)數(shù)據(jù)中自動篩選閃絡故障行波是個急需解決的命題。采用小波能量熵、小波能量均值和小波能量方差3個測度對閃絡故障行波和干擾雜波數(shù)據(jù)進行表征,形成行波數(shù)據(jù)的特征矩陣,并采用主成分分析對其特征矩陣進行降維處理,降維后的特征矩陣最大限度地保留了原有特征矩陣的主要信息。將降維后的特征矩陣作為樣本,分別采用馬氏距離和混合高斯模型聚類算法進行閃絡故障行波和干擾雜波的辨識,實現(xiàn)對閃絡故障行波的計算機篩選。大量現(xiàn)場實測數(shù)據(jù)的測試表明,采用馬氏距離和混合高斯模型聚類算法均能夠?qū)崿F(xiàn)閃絡故障行波的可靠篩選,并且混合高斯模型的辨識效果更好,正確率達97%以上。
[Abstract]:The broadband transient data, which is sensitive to start and recorded at high speed, is rich in interference clutter. It is an urgent proposition to automatically screen flashover fault traveling waves from massive transient data. Wavelet energy entropy is used. The three measures of wavelet energy mean and wavelet energy variance are used to characterize the flashover fault traveling wave and interference clutter data to form the characteristic matrix of traveling wave data, and the principal component analysis is used to reduce the dimension of the characteristic matrix. The reduced dimension matrix retains the main information of the original feature matrix to the maximum extent. Using Markov distance and mixed Gao Si model clustering algorithm to identify flashover fault traveling wave and interference clutter, computer screening of flashover fault traveling wave is realized. Both the Markov distance and the hybrid Gao Si model clustering algorithm can be used for reliable screening of flashover fault traveling waves, and the identification effect of the mixed Gao Si model is better, and the accuracy is over 97%.
【作者單位】： 昆明理工大學電力工程學院;深圳供電局有限公司;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51667010) 云南省人培項目(KKSY20160428)~~
【分類號】：TM75

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本文編號：1605827