利用全频带综合小波能量相对熵的配网故障选线方法

谐振接地系统故障选线是配电网故障选线的难点,其中缆-线混合线路出线的故障选线尤为困难,是选线研究的热点问题。谐振接地系统缆-线混合线路发生单相接地故障时,各馈线的小波能量分布不同,为此提出综合小波能量相对熵新概念,并利用综合小波能量相对熵实现故障选线。对各馈线故障零序电流首个1/4周期波形进行小波分解,并对各尺度下的小波分解系数进行单支重构,利用重构系数计算各馈线在各个频带下的小波能量。结合相对熵对信号间细微差别的超强识别能力,计算各馈线在各个频带下的小波能量相对熵并求取每条馈线的综合小波能量相对熵,通过比较各馈线全频带的综合小波能量相对熵大小选出故障线路。理论分析和大量仿真表明,该方法有效避开了TA饱和间断角对选线的影响,对于缆-线混合线路、纯电缆线路和纯架空线路,该方法均适用。

基于综合相对交叉熵的多属性群决策方法

针对以区间二型模糊数为信息环境的多属性群决策问题,提出了一种基于全概率的综合相对交叉熵的决策方法;首先,给出区间二型模糊集的定义,熵及算术平均排序值公式;其次,基于区间二型模糊集的模糊性、犹豫性和区间性,定义了一种新的测量区间二型模糊集的相对交叉熵和综合相对交叉熵的方法,通过构造最优化线性模型求解出了属性权重并对每一方案的属性值进行集结得出最优方案;最后,通过实例分析验证了所提方法的可行性和有效性。

基于小波包能量相对熵的电机振声信号故障检测

电机的振声信号包含了丰富的状态信息,利用电机的声音信号进行故障检测,并提出了综合小波包能量相对熵的概念。对采集的声音信号进行小波包分解,利用重构系数计算故障信号与正常信号小波能量包相对熵,并得到综合小波包能量相对熵,确定电机是否有故障;并通过比较各频带的综合小波包能量相对熵大小判断故障所处的频带位置,从而确定电机为何种故障。电机振声信号诊断实例验证了该方法的有效性。

基于S变换和k-means聚类的输电线路故障识别

根据正常电路和故障电路特征电流存在的差异,提出基于S变换和k-means聚类的输电线路故障识别方法。通过S变换的方式,获取线路特征电流的故障特征量,应用熵权法计算出变换综合相对熵,找出线路之间的差异。然后,使用k-means聚类的方法识别出故障线路。通过仿真试验验证,该故障识别方法准确率较高、适应性强。