基于小波变换的模糊聚类算法及其在输电线路故障中的应用研究
输电线路故障暂态信号的小波变换研究较多，但对暂态数据小波变换的结果模式空间研究较缺乏，从而导致输电线路故障性质识别、故障相识别等故障诊断应用不够准确，没能得到很好应用。本文探讨了模糊C均值聚类算法的基本原理以及聚类能力，在研究模糊C均值聚类算法在输电线路的永久性故障和瞬时性故障识别中应用的可行性的基础上，提出了一种基于小波能量比值的模糊C均值聚类算法。建立一500kV 输电线路的PSCAD/EMTDC模型,仿真得到故障下的三相暂态电流，对获取的数据进行了聚类分析和识别。仿真结果表明：提出的基于小波能量比值的模糊C均值聚类算法能较好的识别故障相与非故障相；算法收敛速度快，识别结果准确；该算法可望在输电线路故障模式识别中得到应用。
输电线路 故障诊断 小波变换 模糊聚类算法
杨健维 何正友 赵静
西南交通大学电气工程学院,四川省成都市,610031
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2007-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）