【摘 要】
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配电网缆-线混合线路日益增加，使得故障线路与健全线路的零序电流波形区分度减小，选线愈发困难。提出基于自适应噪声完备集合经验模态分解（complete ensemble empirical mode decomposition based on adaptive noise, CEEMDAN）与独立分量分析（independent component analysis, ICA）的故障选线，首先将各
【机 构】
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云南省高校电力信息物理融合系统重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（62062068）； 云南省教育厅科学研究基金项目资助（2022Y457）～～；
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配电网缆-线混合线路日益增加，使得故障线路与健全线路的零序电流波形区分度减小，选线愈发困难。提出基于自适应噪声完备集合经验模态分解（complete ensemble empirical mode decomposition based on adaptive noise, CEEMDAN）与独立分量分析（independent component analysis, ICA）的故障选线，首先将各线路首端零序电流分解得到本征模态函数（intrinsic mode functions, IMF）分量，应用ICA对IMF分量构建多维源信号，然后利用峭度阈值判据识别故障信号，将故障信号置零后重构线路零序电流信号，信号方差为0的线路判别为故障线路。仿真结果证明，该方法受不同故障条件影响较小，可靠性高，抗干扰性强，可用于多条线路相继故障的选线及高阻接地故障，同时提出按峭度值大小的“排序推拉”策略。
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