基于VMD样本熵和AFSA优化ELM的配电网单相接地故障选线方法

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针对目前配电网单相接地故障选线存在的问题,提出一种基于变分模态分解(Variational modal decomposition,VMD)样本熵和人工鱼群算法(Artificial fish swarm algorithm,AFSA)优化极限学习机(Extreme learning machine,ELM)的故障选线新方法.该方法首先采集线路故障后一个周期的暂态电流信号并进行VMD分解,再计算各条线路的样本熵并形成故障特征向量,利用AFSA优化ELM的输入权值与隐含层阈值来建立AFSA-ELM模型,最后
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