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快速准确地诊断出换相失败故障,对后期采取适当控制措施避免保护装置误动有重要意义。首先建立永富弱受端直流输电系统的 PSCAD 仿真模型,对不同故障条件下的直流线路短路故障和换相失败故障进行仿真;利用 FEEMD 对不同故障条件下逆变侧的电流线模信号进行分解,并取 IMF7-IMF10 分量求样本熵值;然后将归一化后的样本熵值作为 Elman 神经网络的训练集和测试集,利用 Elman 神经网络的输出诊断直流系统运行状态,即正常状态（0 0 1）、线路短路故障（1 0 0）、换相失败（0 1 0）。对不同故障条件下的线路故障和换相失败故障进行仿真,实验结果表明,在训练集较少的情况下,线路故障的识别率为 85.71,%、换相失败故障占比92.85%;随着训练集增加,基于 FEEMD 样本熵+Elman 神经网络的方法对换相失败和线路故障的识别率达到100%,能够准确判断出故障类型。 相似文献
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