EEMD与改进ITD的微电网电弧故障检测

摘要：

为解决光伏微电网中电弧故障检测问题,设计了一种EEMD-MITD-CNN联合的多特征融合故障检测方法.针对采集电流数据时可能因为设备等原因造成的噪声,提出了基于相关系数的EEMD去噪法,对含有噪声的电流信号进行去噪并重构;针对传统ITD的缺点,提出了改进ITD的定义,将改进ITD与传统ITD进行对比,结果表明改进ITD分解效果较好.使用改进ITD方法对重构的信号进行分解并提取特征,经过特征选择后将筛选出的特征与原始电流数据融合成特征矩阵后放入卷积神经网络(CNN)中训练并测试,以检验所提方法的精确度.为评估提出的故障检测方法的性能,对基于IEC-61850标准搭建的光伏微电网进行了评估研究,实验表明所提方法相较于传统ITD检测方法精度更高.

关键词：集合经验模态分解;固有时间尺度分解;卷积神经网络;光伏微电网;电弧故障检测

所属期刊栏目：33

分类号：TM743(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家自然科学基金;国家级大学生创新创业训练计划项目

在线出版日期：2022-01-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：53-61