基于PCA和EEMD的柔性直流配电网故障选线算法

作     者：胡亚辉 韦延方 王鹏 王晓卫 曾志辉 HU Yahui;WEI Yanfang;WANG Peng;WANG Xiaowei;ZENG Zhihui

作者机构：河南理工大学电气工程与自动化学院焦作454000 国网河南省电力公司电力科学研究院郑州450052 

出 版 物：《电源学报》 (Journal of Power Supply)

年 卷 期：2024年第22卷第2期

页      面：305-315页

学科分类：080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61703144,U1804143) 河南省矿山电力电子装置与控制创新型科技团队项目资助(CXTD2017085) 河南省科技攻关资助项目(521RC1110) 

主　　题：柔性直流配电网 集合经验模态分解 主成分分析 故障选线 相关系数 

摘      要：柔性直流故障选线技术的发展对直流配电网有着至关重要的作用。本文针对现有柔性直流故障存在的可利用的故障信息较少等问题,提出了一种新算法,该算法有效利用了集合经验模态分解EEMD(ensemble empirical mode decomposition)算法、主成分分析PCA(principal component analysis)和相关系数各自的优势。首先,提取暂态电流样本信号,采用EEMD得到以正交基函数表示的数据矩阵;接着,基于PCA进行该矩阵元素特征向量到主成分的转换,将样本信号投影到主元空间实现坐标变换,从而得到对样本数据的聚类和识别结果;最后,基于相关系数进行故障线路判别。本文算法的EEMD揭露了原始历史数据的内在变化规律,PCA能够有效选择故障有效特征。大量实验表明,该新算法准确有效,与现有其他方法相比,在故障信息不明显、不同过渡电阻方面具有优势。