基于INGO-KELM的高压直流输电线路短路故障识别

doi:10.13625/j.cnki.hljep.2025.01.006

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基于INGO-KELM的高压直流输电线路短路故障识别

更新时间：2025-10-29

- 基于INGO-KELM的高压直流输电线路短路故障识别
- Vol. 47, Issue 1, Pages: 34-43(2025)
- 作者机构：
  
  黑龙江科技大学电气与控制工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13625/j.cnki.hljep.2025.01.006
  CLC： TM75;TM721.1
- Published：2025
- 稿件说明：
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[J]. 2025, 47(1): 34-43.
DOI：

[J]. 2025, 47(1): 34-43. DOI： 10.13625/j.cnki.hljep.2025.01.006.

摘要

针对高压直流输电线路短路故障识别精度不高的问题，提出一种基于改进的北方苍鹰算法优化核极限学习机(INGO-KELM)的高压直流输电线路短路故障识别方法。为了解决虚假模态问题，采用改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)方法，对预处理后的故障电流信号进行了分解，从而获取了不同频率的固有模态函数分量(IMF);计算相关系数最高的2组IMF分量的样本熵值作为故障特征量，并组建特征数据集；采用Chebyshev混沌映射、混合正弦余弦算法以及Levy飞行策略，对NGO算法进行多方面的策略优化，将数据集输入到INGO优化后的KELM短路故障识别模型中实现故障识别。仿真结果表明，所提方法具备良好的故障识别准确度和鲁棒性，在不同过渡电阻和故障距离的情形下，均可以准确识别各种短路故障类型，识别精度达到98%以上。

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