摘要：针对输电线路短路电流信号特征提取的问题,提出一种改进的变分模态分解(VMD)-多尺度熵(MSE)输电线路故障特征提取方法。首先,采用果蝇优化算法确定变分模态分解算法分量的个数和惩罚参数,以保证分解效果达到最佳;然后分别采用VMD和经验模式(EMD)的分解方法将输电线路4种典型短路故障(Ag,ABg,AB,ABC)的电流信号分解成若干个本征模态分量(IMF);最后利用MSE计算4种短路电流信号经VMD和EMD分解后的各IMF的多尺度熵值,将其组成特征向量,并采用广义回归神经网络(GRNN)对其故障特征进行识别。实验结果表明VMD较EMD可以更好的将故障信号分解并且在很大程度上抑制模态混叠现象的发生,改进VMD-MSE方法能有效提取输电线路4种短路电流信号的故障特征,与EMD-MSE方法相比提取的故障特征更加明显,并以其作为特征向量可以提高识别不同短路类型的正确率。

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