近似熵算法的自适应重合闸方法研究

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自动重合闸是保障电力系统安全供电和稳定运行的一种有效措施,在高压电网中广泛应用。由于自动重合闸不能判别故障类型,若重合于永久性故障,则会对电力系统产生严重冲击。因此,能在重合闸前准确地识别故障性质,使系统实现自适应重合闸,对于保障电网安全运行具有重大意义。永久性故障与瞬时性故障时的相电压高频分量状态是不同的,而近似熵恰能很好地区分信号的畸变或复杂程度,所以笔者提出采用提取故障后故障相母 Automatic reclosing is an effective measure to ensure safe power supply and stable operation of power system and is widely used in high-voltage power grids. Since automatic reclosing can not determine the type of fault, if it coincides with a permanent fault, it will have a serious impact on the power system. Therefore, it is possible to accurately identify the nature of the fault prior to reclosing so that the system can achieve adaptive reclosing, which is of great significance for ensuring the safe operation of the power grid. The permanent faults and instantaneous faults are different in terms of the phase voltage high-frequency components. However, the approximate entropy can distinguish the signal distortion or complexity well. Therefore,
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