【摘 要】
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针对电力系统输电线路一系列的短路故障,把希尔伯特黄变换（HHT）完成对暂态信号特征量的提取与概率神经网络（PNN）作为诊断故障分类器相结合的方式,作为对输电线路故障分类的方法。
【机 构】
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辽宁工程技术大学电气与控制工程学院
【基金项目】
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辽宁省重点实验室项目（LJZS003）
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针对电力系统输电线路一系列的短路故障,把希尔伯特黄变换（HHT）完成对暂态信号特征量的提取与概率神经网络（PNN）作为诊断故障分类器相结合的方式,作为对输电线路故障分类的方法。利用HHT能够充分反映局部暂态信号的特点,对集合经验模态分解（EEMD）后的故障信号进行小波阈值降噪,运用HHT进行重构,得到三相电流以及零序电流4组特征能量函数值,并作为4组特征量输入到经遗传算法优化过平滑因子的PNN中进行训练,最终得到分类器。经Matlab仿真实验显示,该方法能够有效优化信号波形并提高故障分类精度。
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