【摘 要】
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针对传统故障行波灰色残差修正组合预测算法存在行波检测性能较差的问题,设计一种基于时域特征的故障行波灰色残差修正组合预测算法,对故障行波数据实施预处理,包括数据平滑
【基金项目】
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国家自然科学基金(51805489)
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针对传统故障行波灰色残差修正组合预测算法存在行波检测性能较差的问题,设计一种基于时域特征的故障行波灰色残差修正组合预测算法,对故障行波数据实施预处理,包括数据平滑处理、归一化处理、空穴填补、平稳化处理、失真数据查找与修正,利用处理后的故障行波数据,基于故障行波的时域特征对故障行波实施故障行波波形变化跟踪,通过TEO能量算子实现波形变化跟踪,根据故障行波波形变化跟踪结果,构建故障行波灰色残差修正模型,实现故障行波灰色残差修正组合预测算法。仿真实验结果证明,该算法的行波检测性能优于传统算法,实现了传统算法的性
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