瞬时特征下极限学习机在接地故障诊断中的应用

为消除小电流系统下接地故障诊断准确性受系统中性点接地方式、故障类型以及故障位置等因素的影响,分析了系统在各类单相接地故障下的零序电流,提出了一种基于改进的希尔伯特-黄变换和极限学习机的接地故障检测方法。首先用小波变换对信号进行多频带划分,再根据对地电容的充放电特性筛选出的特征频带并进行希尔伯特-黄变换,得到各条线路零序电流的瞬时能量特征,最后利用灰狼算法和粒子群算法对极限学习机进行多层次优化,得到同时具有故障类型识别和选线功能的分类器。设计一款基于数字故障指示器采集和主站数据处理的故障检测系统。经测试,该方法能准确判断故障类型并完成选线,准确度达到90%以上。