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参数智能优化变分模态分解的输电短路信号提取

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输电短路信号因非线性含噪难以准确提取,影响后续故障诊断正确率.为此,提出参数智能优化变分模态分解的输电短路信号提取方法.引入峰值密度实时监测粒子群种群密度,设计权重自适应更新策略,以避免种群多样性缺失导致算法陷入局部最优;然后,建立变分模态分解(Variational Mode Decomposition,简称VMD)算法优化求解的适应度函数,并采用上述改进粒子群算法实现VMD参数智能优化下的输电短路信号提取.采用典型测试函数验证了改进粒子群算法具有比其他算法更好的搜索速度和稳定性,并进一步验证了提出的参数智能优化变分模态分解方法可以较好提取非线性含噪输电短路信号,可提高故障诊断正确率.
Parameter intelligent optimization variational mode decomposition for short-circuit signal extraction

裴东锋、刘勇、李勇、苗靓、侯帅

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国网河北省电力有限公司 邯郸供电分公司,邯郸 056000

河北工程大学 信息与电气工程学院,邯郸 056000

变分模态分解 参数优化 粒子群优化 惯性权重 输电短路 信号提取

国家电网河北省电力公司科技项目国家重点研发计划国家自然科学基金

kj2021-0422020YFB170990361802107

2024

制造业自动化
北京机械工业自动化研究所

制造业自动化

CSTPCD
影响因子：0.482
ISSN：1009-0134
年,卷(期)：2024.46(4)
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