仪器仪表学报

作者：侯思祖，郭威

单位：侯思祖,华北电力大学电气与电子工程学院保定071003,,郭威,华北电力大学电气与电子工程学院保定071003,

关键词：多尺度排列熵;改进的集合经验模态分解;混沌振子;相图

基金：国家重点研发计划(2018YFF01011900)项目资助

提出改进的集合经验模态分解(MEEMD)和混沌振子相结合的电网故障微弱信号检测方法。首先，建立神经网络预测模型，通过神经网络对配网各线路零序电流进行短时预测，滤除故障信号中的背景信号；其次，为了检测配网发生单相接地故障后微弱的5次谐波信号，提出结合多尺度排列熵和完备集合经验模态分解(CEEMD)改进的改进的集合经验模态分解算法；处理已经滤除背景信号的故障信号，提取其第一固有模态函数作为混沌振子的输入。混沌振子对和内驱动力信号同频的外策动力信号有较高的敏感性，通过混沌振子输出的相图完成电网故障选线。

来源：2019年第4期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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