基于改进SSA-VMD和多尺度模糊熵的接地故障选线方法

针对高压配电网发生单相接地故障时暂态工频电流分量利用不充分,提出一种基于改进麻雀搜索算法优化变分模态分解(SSA-VMD)和多尺度模糊熵的接地故障选线方法。首先,利用精英反向学习策略提高麻雀搜索算法的种群多样性,利用改进后的SSA对VMD进行迭代寻优,由实验数据可得,优化后的变分模态分解可准确区分各馈线暂态零序电流的工频分量。其次,计算各馈线零序电流工频分量的多尺度模糊熵值,并采用多尺度模糊熵偏均值作为选线判据,选出故障线路。经MATLAB/Simulink仿真结果表明,该方法在大多数故障条件下均可正确选线,可靠性高,具有较强的鲁棒性。