赵学文,付泽宇,李乐,李梦涵,党凯凯.基于VMD和PSO-SVM模型的和应涌流识别[J].电工技术,2021(19):30-34
基于VMD和PSO-SVM模型的和应涌流识别
  
DOI：10.19768/j.cnki.dgjs.2021.19.009
中文关键词:  和应涌流  励磁涌流  变分模态分解  样本熵  优化支持向量机
英文关键词:
基金项目:
作者单位
赵学文 国网甘肃省电力公司定西供电公司 
付泽宇 西安理工大学电气工程学院 
李乐 西安理工大学电气工程学院 
李梦涵 西安理工大学电气工程学院 
党凯凯 西安理工大学电气工程学院 
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中文摘要:
      针对目前和应涌流识别方法较少的情况，使用VMD对励磁涌流与和应涌流电流信号进行分解。对VMD分解后的各本征模态分量求样本熵值组成特征向量，将特征向量输入PSO-SVM识别模型进行分类。通过实验验证，涌流信号样本熵值组成特征向量能很好地反映两种涌流的区别，使用PSO优化参数后的SVM模型能对两种涌流进行高效准确的识别，为保护装置下一步针对性动作提供了重要依据。
英文摘要:
      
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