基于小波能量谱和SSA-GRU的混合直流输电系统故障测距方法

作     者：王雪芹 张大海 李猛 公冶令姣 于浩 辛光明 WANG Xueqin;ZHANG Dahai;LI Meng;GONGYE Lingjiao;YU Hao;XIN Guangming

作者机构：北京交通大学电气工程学院北京100044 国网冀北电力有限公司电力科学研究院北京100054 

出 版 物：《电力系统保护与控制》 (Power System Protection and Control)

年 卷 期：2023年第51卷第12期

页      面：14-24页

核心收录：

学科分类：0710[理学-生物学] 12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0802[工学-机械工程] 0835[工学-软件工程] 0701[理学-数学] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金项目资助(U2066210) 国家电网有限公司科技项目资助(5100-202155030A-0-0-00) 

主　　题：混合直流输电系统 固有频率 小波能量谱 GRU深度学习模型 麻雀搜索算法 故障测距 

摘      要：针对混合直流输电系统故障测距存在行波波头难以识别以及固有主频不易提取的问题,提出一种基于小波能量谱和麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)优化的门控循环单元(gate recurrent unit, GRU)模型的故障测距方案。首先,分析频谱能量与故障距离的相关关系,利用小波包分解提取小波包能量谱特征向量,作为GRU模型输入。其次,搭建和训练GRU模型,挖掘时间序列中的深层次故障信息,并利用SSA的迭代寻优对GRU模型参数进行优化,实现故障距离的快速准确定位。最后,在PSCAD/EMTDC中搭建混合三端直流输电系统模型,实验结果证明该方法定位精度高、抗干扰能力和泛化能力强,并具有一定的耐过渡电阻能力。