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申请/专利权人:云南电网有限责任公司红河供电局
摘要:本发明涉及基于加权极限学习机的电磁式电流互感器误差预测方法,属于电流互感器技术领域。该方法包括数据采集、异常值剔除、标准化处理、变分模态分解、三相电流特征矩阵构建、电流互感器误差检测模型训练、预测及结果比较等步骤。本发明能够对电流互感器的角差和比差进行预测,并可以有效指导相关工作人员的运行维护和检修工作,易于推广应用。
主权项:1.基于加权极限学习机的电磁式电流互感器误差预测方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1,采集正常运行状态下每a分钟的三相电流互感器二次侧电流信号幅值数据,得到三相电流幅值矩阵;同时采集该三相电流互感器角差和比差;步骤2,对于步骤1得到的三相电流幅值矩阵,剔除矩阵数据中的异常值;步骤3,对经步骤2处理后的三相电流矩阵中的幅值数据进行标准化处理,得到标准化的三相电流幅值矩阵;步骤4,采用灰狼优化算法优化变分模态分解算法的参数,并用优化后的变分模态分解算法对步骤3得到的标准化的三相电流幅值矩阵进行变分模态分解;步骤5,从步骤4分解得到的模态分量中提取时域特征参数和频域特征参数,并对所有提取到的参数进行拼接,得到降维了的三相电流特征矩阵;步骤6,以步骤5得到的降维了的三相电流特征矩阵为输入,以角差和比差作为输出,对极限学习机模型进行训练,得到电流互感器误差检测模型;步骤7,采用待检测的三相电流互感器二次侧电流信号幅值数据,得到待检测的三相电流互感器的三相电流幅值矩阵;然后通过步骤2~步骤5,得到对应的三相电流特征矩阵,接着输入至步骤6得到的电流互感器误差检测模型中,得到待检测的三相电流互感器预测的角差和比差;步骤8,将步骤7预测结果与误差阈值进行比较,若预测角差和比差均小于阈值,表明此时电流互感器处于正常运行状态;反之,则认为此时电流互感器可能处于异常运行状态。
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百度查询: 云南电网有限责任公司红河供电局 基于加权极限学习机的电磁式电流互感器误差预测方法
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