基于VMD和PSO-SVM模型的和应涌流识别

作者：赵学文; 付泽宇; 李乐; 李梦涵; 党凯凯

来源：电工技术, 2021, (19): 30-34.

DOI：10.19768/j.cnki.dgjs.2021.19.009

• 和应涌流
• 励磁涌流
• 变分模态分解
• 样本熵
• 优化支持向量机

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。

• 单位
  国网甘肃省电力公司定西供电公司; 西安理工大学