基于小波能量谱和SSA-GRU的混合直流输电系统故障测距方法

摘要：

针对混合直流输电系统故障测距存在行波波头难以识别以及固有主频不易提取的问题,提出一种基于小波能量谱和麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化的门控循环单元(gate recurrent unit,GRU)模型的故障测距方案.首先,分析频谱能量与故障距离的相关关系,利用小波包分解提取小波包能量谱特征向量,作为 GRU模型输入.其次,搭建和训练 GRU 模型,挖掘时间序列中的深层次故障信息,并利用 SSA 的迭代寻优对 GRU模型参数进行优化,实现故障距离的快速准确定位.最后,在 PSCAD/EMTDC 中搭建混合三端直流输电系统模型,实验结果证明该方法定位精度高、抗干扰能力和泛化能力强,并具有一定的耐过渡电阻能力.

关键词：混合直流输电系统、固有频率、小波能量谱、GRU深度学习模型、麻雀搜索算法、故障测距

所属期刊栏目：51

分类号：TM755;TP183;TP391.41

资助基金：国家自然科学基金;国家电网有限公司总部科技项目

在线出版日期：2023-07-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：14-24