基于EEMD和关联维数的小电流接地故障选线

来源：计量学报杂志2016年第3期北京时间：

作者：张淑清,赵朋程,陈颖,刘子玥,张立国,严冰

单位：燕山大学电气工程学院, 河北省测试计量技术及仪器重点实验室, 河北 秦皇岛 066004

摘要：提出一种基于总体平均经验模式分解(Ensemble Empirical Mode of Decomposition EEMD)和关联维数相结合的小电流接地故障选线新方法。EEMD对非线性、非平稳信号的处理，不仅能达到与(Empirical Mode Decomposition EMD)相同的分解效果，同时又能有效地抑制模式混叠，非常适用于对小电流接地故障信号的处理。关联维数是在故障诊断领域中应用最广泛的一种分形维数。关联维数作为反映系统状态的特征量，能定量分析故障状态，提高故障诊断能力。在计算关联维数前，需要进行相空间重构，采用极大联合熵算法求取最佳延迟时间，相比以往用互信息求取延迟时间的方法而言，该方法简化了算法，缩短了计算关联维数的时间。最后采用G-P算法计算零序电流相关分量的关联维数，通过比较关联维数，实现故障选线。实验结果表明上述方法能够快速准确地选出故障线路,为小电流接地故障选线提供了一种有效的新方法。

关键词：计量学; 故障选线; 小电流接地; 总体平均经验模态分解; 关联维数; 极大联合熵; G-P算法

基金资助：国家自然科学基金 (61077071);河北省自然科学基金 (F2015203413, F2015203392);河北省高等学校科学技术研究重点项目(ZD2014100);秦皇岛市科技计划资助项目（201502A043）