【摘 要】
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准确识别故障信号中所含固有频率成分特征是基于该量的选相算法的核心,分析故障时相电流中所含固有频率的能量与故障类型的关系,提出一种直接分析相电流中固有频率特征的选相
【基金项目】
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国家科技支撑计划项目(2013BAA02B01)~~
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准确识别故障信号中所含固有频率成分特征是基于该量的选相算法的核心,分析故障时相电流中所含固有频率的能量与故障类型的关系,提出一种直接分析相电流中固有频率特征的选相方法;多相短路故障时,在滤除工频分量后,各故障相中均含有显著的固有频率且频率相等,非故障相中的固有频率能量很弱:单相短路时各相均难有稳定的固有频率。应用原子分解法分析故障电流,若固有频率成分显著存在,则其对应主导原子且能量熵值最大,根据相电流中主导原子的能量熵值及其频率即可进行选相。经仿真验证,文中方法具有较理想的固有频率辨识能力,选相结果稳定,可靠。
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