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摘要
针对传统电压暂降源定位方法准确率低的缺点，提出了基于希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang transform,HHT)HHT和GA-BP的定位方法。用集合经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition,EEMD）对故障期间的电压和电流进行处理，得到有效特征值-电流实部Icosθ和系统轨迹斜率k，接着用GA-BP神经网络对有效特征值进行分类找出故障源的初步位置，然后用飞蛾扑火优化（moth-flame optimization,MFO）算法对故障线路的电压电流构建的数学模型求解，从而对电压暂降源进行精确定位。同时，根据三相电压幅值之间的关系区分故障类型。最后，以双电源系统仿真模型为例对所提方法进行验证，仿真结果表明：提出的定位方法准确率和精度很高，能够准确地定位出电压暂降源的位置。
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单位国网冀北电力有限公司; 辽宁工程技术大学; 国网辽宁省电力有限公司阜新供电公司
