改进LMD和LS-SVM在小电流接地故障选线中的应用

提出一种改进的局部均值分解（LMD）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）相结合的小电流接地故障选线新方法。针对LMD存在端点效应的缺陷，提出了一种最小平方距离相关的改进算法，对端点效应进行了有效的抑制；LS-SVM在SVM基础上，用二次损失函数代替不敏感损失函数，用等式约束代替不等式约束，降低了计算复杂度。与径向基神经网络（RBF）方法的分类效果对比，验证了LS-SVM在非线性模式识别方面的优势。实验表明该方法能够很好地选出故障线路，为小电流接地故障选线提供了一种有效的新方法。