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基于SSA-BP和ICEEMDAN-NTEO算法的电缆故障识别及精确定位方法 认领 引用 被引量：2
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作者 袁发庭 李昊樾 +4 位作者 李胡强 杨毅 简盛开 江宇晴 唐波 《电力科学与技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2026年第2期127-144,共18页
现有电力电缆行波测距方法依赖初始行波的准确识别,存在故障定位不准确的问题。对此,基于电磁暂态仿真软件ATP-EMTP,建立10 kV电力电缆输电线路模型,提出基于麻雀搜索算法优化的BP神经网络和改进的Teager能量算子(novel teager energy o... 现有电力电缆行波测距方法依赖初始行波的准确识别,存在故障定位不准确的问题。对此,基于电磁暂态仿真软件ATP-EMTP,建立10 kV电力电缆输电线路模型,提出基于麻雀搜索算法优化的BP神经网络和改进的Teager能量算子(novel teager energy operator,NTEO)的双端行波定位方法。首先,建立电力电缆传输线路模型,研究不同工况下故障电流波形,利用基于麻雀搜索算法优化的反向传播神经网络(sparrow search algorithm-back propagation neural network,SSA-BP)算法识别电缆故障类型,训练集与测试集预测结果表明SSA-BP算法能够准确、快速辨识电力电缆故障类型。其次,通过对电缆三相电流进行相模变换,根据电力电缆不同故障类型选择合适的故障分量对电缆进行故障定位。再次,采用改进自适应噪声完备集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN)算法对故障波形进行分解,滤除故障信号中的噪音干扰,通过NTEO算法增强初始行波波头特征,精确定位初始行波到达检测器的时间,实现电力电缆故障的精确定位。最后,采用仿真分析,对方法进行验证。研究结果表明:在考虑不同短路故障、接地电阻和故障距离等因素影响下,其故障识别精度达到98.3%;而CEEMD-NTEO和小波变换算法的故障定位精度分别为99.83%和99.67%,所提方法定位精度为99.88%。该研究成果为电缆故障准确识别和定位提供了重要理论依据。 展开更多
关键词 配电线路 双端行波定位 SSA-BP算法 NTEO算法 ICEEMDAN算法 ATP-EMTP
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