改进LMD和LS-SVM在小电流接地故障选线中的应用

摘要：

提出一种改进的局部均值分解(LMD)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)相结合的小电流接地故障选线新方法.针对LMD存在端点效应的缺陷,提出了一种最小平方距离相关的改进算法,对端点效应进行了有效的抑制;LS-SVM在SVM基础上,用二次损失函数代替不敏感损失函数,用等式约束代替不等式约束,降低了计算复杂度.与径向基神经网络(RBF)方法的分类效果对比,验证了LS-SVM在非线性模式识别方面的优势.实验表明该方法能够很好地选出故障线路,为小电流接地故障选线提供了一种有效的新方法.

关键词：计量学、故障选线、小电流接地、局部均值分解、端点效应、LMD改进算法、最小二乘支持向量机

所属期刊栏目：37

分类号：TB971(计量学)

资助基金：国家自然科学基金61471312,61077071;河北省自然科学基金F2015203413

在线出版日期：2017-01-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：632-637