基于关联维数与极端学习机的高压输电线路雷击过电压故障识别

雷击造成输电线路跳闸是高压输电线路的主要故障。目前,雷击过电压故障主要采用行波技术加以雷击定位及数据记录,尚缺乏对雷击故障较为有效的智能处理技术。采用ATP-EMTP对雷击过电压的反击与绕击故障加以有效仿真,研究采用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)与分形理论关联维数相结合的方法进行雷击过电压故障信号故障分析及其特征量提取,运用方差贡献率确定前4阶本征模函数(intrinsic mode function,IMF)分量用于体现故障过电压的主要特征信息。最后,引入极端学习机(extreme learning machine,ELM)建立高压输电线路雷击过电压故障的诊断与识别模型。仿真表明,在经验模态分解与关联维数相结合的高压输电线路雷击过电压故障特征提取的基础上,对击中杆塔、避雷线与三相输电线路的雷击过电压故障分别采用极端学习机实现了有效的识别。