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基于排列熵及PSOBP的混合配电网故障诊断

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针对架空线-电缆混合配电线路故障选线更为复杂,而且容易受到过渡电阻和故障位置的影响的问题,提出了一种排列熵和优化后的BP神经网络相结合的混合线路故障检测新方法.排列熵对于识别故障后的信号复杂程度有很好的效果,并将故障发生后一个周期内的三相电压信号的排列熵作为特征向量,输入到经过模拟退火算法优化后的BP神经网络中,并仿真验证了该方法的有效性.结果表明该方法不受故障位置和过渡电阻的影响,而且可以有效识别高阻接地故障,并与现有常见的故障诊断方法进行比较,比没有优化的BP神经网络准确率高出14％,比决策树和随机森林算法准确率高出更多;与以能量分量系数作为特征向量相比,以排列熵作为输入向量,准确率要高出4％.
Fault Diagnosis of Hybrid Distribution Network Based on Permutation Entropy and PSOBP

齐沛锋、韩笑、丁煜飞、夏寅宇、汪缪凡

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南京工程学院 南京 211167

模拟退火算法 排列熵 BP神经网络 混合配电网

国家自然科学基金

52107098

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.10.034

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(10)
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