基于PCA和EEMD的柔性直流配电网故障选线算法OA北大核心
Fault Line Selection Algorithm for Flexible DC Distribution Network Based on PCA and EEMD
柔性直流故障选线技术的发展对直流配电网有着至关重要的作用.本文针对现有柔性直流故障存在的可利用的故障信息较少等问题,提出了 一种新算法,该算法有效利用了集合经验模态分解EEMD(ensemble empirical mode decomposition)算法、主成分分析 PCA(principal component analysis)和相关系数各自的优势.首先,提取暂态电流样本信号,采用EEMD得到以正交基函数表示的数据矩阵;接着,基于PCA进…查看全部>>
The development of the flexible DC fault line selection technology plays an important role for DC distri-bution network.In this paper,a novel algorithm is proposed to solve the problem that there is less available fault infor-mation about the existing flexible DC fault,which makes full use of the advantages of ensemble empirical mode decom-position(EEMD),principal component analysis(PC A)and the correlation coefficient algorithm.First,the transient cur-rent …查看全部>>
胡亚辉;韦延方;王鹏;王晓卫;曾志辉
河南理工大学电气工程与自动化学院,焦作 454000河南理工大学电气工程与自动化学院,焦作 454000国网河南省电力公司电力科学研究院,郑州 450052河南理工大学电气工程与自动化学院,焦作 454000河南理工大学电气工程与自动化学院,焦作 454000
动力与电气工程
柔性直流配电网集合经验模态分解主成分分析故障选线相关系数
Flexible DC distribution networkensemble em-pirical mode decomposition(EEMD)principal component analy-sis(PCA)fault line selectioncorrelation coefficient
《电源学报》 2024 (2)
305-315,11
国家自然科学基金资助项目(61703144,U1804143)河南省矿山电力电子装置与控制创新型科技团队项目资助(CXTD2017085)河南省科技攻关资助项目(521RC1110)This work is supported by National Natural Science Foundation of China under the grant 61703144 and U1804143Project of Innovative Team of Mine Power Electronic Device and Control in Henan Province under the grant CXTD2017085Key Scientific and Technological Project in Henan Province under the grant 521RC1110
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