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针对电网单相接地故障选线的问题,对传统小波分解线路故障选线法进行改进,提出一种VMD(Variational Mode Decomposition)双狼群算法对故障选线进行优化。利用变分模态分解VMD提高信号的分解精度,对各条线路故障前后的能量特征进行提取,并形成故障的特征向量作为神经网络的输入。同时为了提高传统狼群算法的寻优精度,引入双狼群算法,建立一种VMD-DLWCA-NN模型,并由该模型的输出来判定故障线路。仿真实验验证了该方法的准确性。通过与小波算法法及传统算法对比,表明优化后的系统选线效