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【精彩论文】基于HHT和GA-BP的电压暂降源定位方法
观点凝练
摘要：针对传统电压暂降源定位方法准确率低的缺点，提出了基于希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang transform，HHT）HHT和GA-BP的定位方法。用集合经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition，EEMD）对故障期间的电压和电流进行处理，得到有效特征值-电流实部Icos θ和系统轨迹斜率k，接着用GA-BP神经网络对有效特征值进行分类找出故障源的初步位置，然后用飞蛾扑火优化（moth-flame optimization，MFO）算法对故障线路的电压电流构建的数学模型求解，从而对电压暂降源进行精确定位。同时，根据三相电压幅值之间的关系区分故障类型。最后，以双电源系统仿真模型为例对所提方法进行验证，仿真结果表明：提出的定位方法准确率和精度很高，能够准确地定位出电压暂降源的位置。
结论：针对传统提取特征值的方法受Heisenberg测不准原理制约的现象，本文采用基于EEMD的HHT对Matlab中的仿真数据进行处理得到有效特征值，同时用遗传算法对BP神经网络进行优化来避免性能上的洼地。将提取的特征值作为神经网络的输入来对故障源进行初步定位。然后用MFO算法对故障线路的电压电流构建的数学模型求解，获取距故障线路首端的相对距离 γ 值从而实现精确定位。同时，根据三相电压幅值之间的关系判断出故障类型。在双电源系统的仿真模型中分别对不同类型的短路故障进行仿真验证，从仿真结果可以看出，本文所提出的方法初步分类的平均准确率为99.4%，相对于传统方法能够大幅提高定位的精确度，在进行精确定位时最大误差也仅为0.75%，定位精度较高，根据三相电压之间的关系也能正确地推断出故障类型，在实际应用中具有很好的前景。
引文信息
杨桢, 马钰超, 李丽, 等. 基于HHT和GA-BP的电压暂降源定位方法[J]. 中国电力, 2022, 55(3): 97-104.YANG Zhen, MA Yuchao, LI Li, et al. A novel method for voltage sag source location based on HHT and GA-BP[J]. Electric Power, 2022, 55(3): 97-104.往期回顾
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审核：方彤
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