[发明专利]基于原子稀疏分解与极限学习机的配电网故障选线方法有效
| 申请号： | 201410563269.0 | 申请日： | 2014-10-14 |
| 公开（公告）号： | CN104297635B | 公开（公告）日： | 2017-10-31 |
| 发明（设计）人： | 王晓卫;李玉东;韦延方;张涛;张玉均;侯雅晓;魏向向;高杰 | 申请（专利权）人： | 河南理工大学 |
| 主分类号： | G01R31/08 | 分类号： | G01R31/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 454003 河南省焦作*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于原子稀疏分解与极限学习机相结合的故障投票选线方法。首先，采用原子稀疏分解算法将不同类型故障后各分支线路首个2T的零序电流进行分解，选取前4个原子分别组成主分量原子样本库，基波原子样本库，暂态特征原子样本库1，暂态特征原子样本库2；然后，采用信息熵与统计理论，对各原子样本库进行计算，得到各原子样本库的信息熵测度值；其次，分别构建4个ELM网络对各原子样本库中的样本进行训练与测试，得出各ELM网络输出判别的准确率；最后，结合ELM网络输出判别与选线可信度进行故障投票，进而通过选票的数值大小比较实现故障选线。仿真实验表明，所提方法选线准确率可达100％，且不受故障距离，接地电阻值的影响，并且具有极强的抗噪声干扰能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 原子 稀疏 分解 极限 学习机 配电网 故障 方法 | ||
【主权项】：
一种基于原子稀疏分解与极限学习机的配电网故障选线方法，其特征在于，首先，采用原子稀疏分解算法将不同类型故障后各分支线路首个2T的零序电流进行分解，选取前4个原子分别组成主分量原子样本库，基波原子样本库，暂态特征原子样本库1，暂态特征原子样本库2；然后，采用信息熵与统计理论，对各原子样本库进行计算，得到各原子样本库的信息熵测度值；其次，分别构建4个ELM网络对各原子样本库中的样本进行训练与测试，得出各ELM网络输出判别的准确率；最后，结合ELM网络输出判别与选线可信度进行故障投票，进而通过选票的数值大小比较实现故障选线。
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