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文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇电气工程

主题

  • 2篇小波奇异熵
  • 1篇电力
  • 1篇电力系统
  • 1篇电力系统振荡
  • 1篇电网
  • 1篇对称故障
  • 1篇选线
  • 1篇振荡
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇配电
  • 1篇配电网
  • 1篇系统振荡
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇故障选线

机构

  • 2篇上海电力学院
  • 1篇淄博供电公司
  • 1篇上海申能临港...
  • 1篇国网浙江省电...

作者

  • 2篇肖贤贵
  • 2篇刘天明
  • 1篇高亮
  • 1篇刘建锋
  • 1篇田洪磊
  • 1篇许小雪
  • 1篇刘同银

传媒

  • 1篇上海电力学院...
  • 1篇电网与清洁能...

年份

  • 1篇2017
  • 1篇2016
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于小波奇异熵的电力系统振荡中对称故障的识别算法被引量:1
2016年
运用小波分析处理各相故障电流波形,并求各相电流的小波奇异熵的算法,与设定的阈值比较大小以判定是否为故障.在Matlab/Simulink下建立了一个电力系统模型,分别考虑了合闸时刻、过渡电阻、接地距离、振荡频率、噪声等多种因素后,做了大量仿真分析.得出了该算法鲁棒性好,具有干扰因素影响的特点.
肖贤贵高亮屠友强刘天明
关键词:小波奇异熵电力系统振荡对称故障
基于小波奇异熵和支持向量机的配电网单相接地选线新方法被引量:11
2017年
针对目前小电流系统接地系统选线方法存在的问题,提出了一种新的故障选线方法。对各条线路故障后一个周波内的零序电流作小波分析,并且将由系数构成的矩阵作奇异分解并得到对应的小波奇异熵(wavelet singular entropy,WSE),利用网格搜索法寻优,得到最优的非负惩罚因子参数C和核函数参数g。采用优化的支持向量机(support vector machine,SVM)对各条线路的WSE进行分类,即选出故障线路。仿真结果表明提出的方法不受噪声干扰、电弧重燃、采样不同步、补偿度不同等干扰因素对故障选线结果的影响,可以准确、可靠地实现故障选线。
刘天明刘建锋肖贤贵田洪磊刘同银许小雪
关键词:小波奇异熵支持向量机故障选线配电网
共1页<1>
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