基于EMD奇异值熵的高压输电线路故障选相新方法

摘要：

在对暂态电压信号进行经验模态分解(EMD)基础上,结合奇异值分解(SVD)及信息熵理论提出了利用高频暂态分量的奇异值熵实现故障选相.此方法对采集到的故障后电压信号求取EMD奇异值熵,并比较三相间熵值的大小来识别故障类型和判别故障相.基于Matlab环境,对一典型500 kV线路进行故障类型选相的仿真,结果表明该方法不受过渡电阻、故障位置、故障初始角和噪声强度等因素影响,能够快速准确识别各类故障.

关键词：输电线路、故障选相、经验模态分解(EMD)、奇异值分解(SVD)、信息熵

所属期刊栏目：44

分类号：TM75(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2011-07-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：6-9