文献类型：期刊文章

作　　者：李福新[1]

LI Fu-xin(Department of New Energy, Tianjin Sino-German University of Applied Sciences, Tianjin 300350, Chin)

机构地区：[1]天津中德应用技术大学新能源系,天津300350

出　　处：《沈阳工业大学学报》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61033004)

年　　份：2018

卷　　号：40

期　　号：3

起止页码：248-252

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对高压直流输电系统中换相失败检测问题,提出了一种采用平稳小波分析和BP神经网络的换相失败检测算法.通过平稳小波提取换相失败信号不同尺度的小波能量,作为特征向量输入神经网络中进行训练,并得到能够进行自动化识别的分类模型.在实际采集得到的200组数据集上进行了算法验证,结果表明,文中算法可以有效地区分直流输电系统中的换相失败和正常信号,其平均检测精确度达到95%以上,为进一步系统准确无功补偿提供保障.

关 键 词：高压直流输电系统 换相失败 无功补偿 平稳小波分析  BP神经网络 小波能量  自动检测  训练  

分 类 号：TM72]