【摘 要】
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为了及时准确地诊断微电网的短路故障,并识别其故障类型和相别,文章以BP神经网络为基础方法,并应用Shannon熵和小波分析理论增强故障特征的提取能力,建立了一种新的诊断方法
【机 构】
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上海海事大学物流工程学院,衢州学院电气与信息工程学院,上海城建职业学院
【基金项目】
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浙江省科技厅公益项目“微电网在线监测及故障诊断系统设计及应用研究”(2017C31126);衢州市科技局项目“基于ZigBee技术的光伏微网在线监测及故障诊断研究”(2016Y015)
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为了及时准确地诊断微电网的短路故障,并识别其故障类型和相别,文章以BP神经网络为基础方法,并应用Shannon熵和小波分析理论增强故障特征的提取能力,建立了一种新的诊断方法。对微电网的三相电流信号作三层小波分解,得到电流分解信号,以及小波Shannon能量熵;然后将三相电流重构信号的Shannon能量熵组成特征向量,作为BP神经网络的输入;最后利用训练的BP神经网络进行微电网故障类型和故障相别的识别。仿真结果表明,该方法能准确识别微电网内部故障类型和故障相别,准确率达到96.8%,可有效保障电网安全稳定运
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