基于子空间摄动模型的配电网故障检测与定位

胡畔; 向小辉; 冯万里; 李喆; 宿磊; 蔡萱

doi:10.20204/j.sp.2026.01010

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基于子空间摄动模型的配电网故障检测与定位

系统稳定与故障诊断 | 更新时间：2026-02-28

- 基于子空间摄动模型的配电网故障检测与定位
- 基于子空间摄动模型的配电网故障检测与定位
- 智慧电力 2026年54卷第1期页码：84-92
- 作者机构：
  
  1. 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院
  2. 区域新型电力系统及农村能源体系构建湖北省重点实验室
  3. 新型电力系统构建与运行控制技术湖北省工程研究中心
  4. 三峡大学电气与新能源学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目（52407118）;国网湖北省电力有限公司科技资助项目（52153224002J）~~
- DOI：10.20204/j.sp.2026.01010
  中图分类号： TM73
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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胡畔, 向小辉, 冯万里, 等. 基于子空间摄动模型的配电网故障检测与定位[J]. 智慧电力, 2026,54(1):84-92.

胡畔, 向小辉, 冯万里, et al. 基于子空间摄动模型的配电网故障检测与定位[J]. 2026, 54(1): 84-92.
胡畔, 向小辉, 冯万里, 等. 基于子空间摄动模型的配电网故障检测与定位[J]. 智慧电力, 2026,54(1):84-92. DOI： 10.20204/j.sp.2026.01010.

胡畔, 向小辉, 冯万里, et al. 基于子空间摄动模型的配电网故障检测与定位[J]. 2026, 54(1): 84-92. DOI： 10.20204/j.sp.2026.01010.

摘要

针对配电网高阻抗接地故障检测灵敏度不足及故障定位易陷入局部最优的问题，提出一种基于子空间摄动模型与蝙蝠-差分进化（BatDE）算法协同的故障检测与定位方法。首先，利用子空间摄动模型实现对高阻抗故障的高灵敏度检测，并将故障状态转化为可量化的子空间结构变化；其次，通过特征向量扰动分析快速筛选可疑故障区段，以缩小搜索范围；最后，构建以BatDE算法为核心的优化模型，在候选故障集内实现快速、精准的故障区段定位。实验结果表明，该协同机制有效融合了子空间模型在状态感知方面的优势与BatDE算法在优化搜索方面的能力，显著提升了高阻接地故障定位的效率和精度。

Abstract

To address the difficulty in extracting fault features of planetary gearboxes， this paper proposes a gearbox fault diagnosis method that uses an improved Newton-Raphson-based optimization （INRBO） algorithm to optimize the parameters of feature mode decomposition （FMD）. First， a multi-strategy improvement approach is proposed to comprehensively enhance the optimization performance of NRBO. Then， the adaptive parameters of FMD are optimized using INRBO to construct a wind turbine gearbox fault diagnosis model based on INRBO-FMD. Finally， the improved method is applied to perform adaptive feature mode decomposition on the raw vibration signals of the gearbox， and fault diagnosis research is conducted on the planetary gearbox. Experimental results show that the proposed INRBO-FMD method can effectively extract the characteristic fault frequencies and harmonic components， verifying its accuracy and practicability.

关键词

Keywords

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