【摘 要】
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提出了一种基于小波能量熵和最小二乘支持向量机（LS—SVM）的高压输电线路故障选相的新方法。首先对采集到的故障后三相电流信号进行合适的小波分解，得到特定时间窗口内的三相小
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院
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提出了一种基于小波能量熵和最小二乘支持向量机（LS—SVM）的高压输电线路故障选相的新方法。首先对采集到的故障后三相电流信号进行合适的小波分解，得到特定时间窗口内的三相小波能量熵的累加值以及各相之间的比值。利用各相的小波能量熵累加值以及比值作为表征不同故障类别的特征向量，并输入到LS—SVM分类器。采用支持向量机算法对数据样本进行训练，找出样本内潜在的规律，最终完成整个输电线路的故障选相。仿真结果表明，该方法不受系统运行方式、过渡电阻、故障位置以及故障初始角因素的影响，能够有效地识别故障类型，具有较强的通
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