[发明专利]基于小波求和极限学习机SW-ELM的输电线路短路故障分类与定位方法在审

专利信息
申请号: 201910717953.2 申请日: 2019-08-05
公开(公告)号: CN110488149A 公开(公告)日: 2019-11-22
发明(设计)人: 李欣;马志成;郑之艺;桂德;钟浩;李世春;刘颂凯 申请(专利权)人: 三峡大学
主分类号: G01R31/08 分类号: G01R31/08;G01R31/02;G06F17/50;G06N3/06;G06N3/08
代理公司: 42103 宜昌市三峡专利事务所 代理人: 吴思高<国际申请>=<国际公布>=<进入
地址: 443002 *** 国省代码: 湖北;42
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摘要:
搜索关键词: 故障诊断 三相电流 权重和 小波 故障诊断算法 输入三相电流 极限学习机 输入初始化 短路故障 故障分类 故障检测 激活函数 离散波形 求和函数 输电线路 输入显示 随机分配 训练测试 训练过程 输出 求和 采集 激活 分类 发现
【权利要求书】:

1.基于小波求和极限学习机SW-ELM的输电线路短路故障分类与定位方法,其特征在于包括以下步骤:

步骤1:建立训练测试集,对故障检测和故障诊断算法进行训练;

步骤2:采集并输入三相电流差值的瞬时三相电流的差值;

步骤3:输入权重和偏差随机分配到激活函数的节点;

步骤4:输出权值由Moore-Penrose伪递求出,表示为y1,并且由此值判断:①若没有检测出故障,则输入下一差值;②若检测出故障,则进入故障诊断步骤;

步骤5:如果发现故障,在故障诊断步骤中,输入显示出故障的三相电流差值的一个周期内的离散波形;

步骤6:通过Nguyen-Widrow方法,向被激活的小波求和函数的节点,输入初始化的权重和偏差;

步骤7:输出的权值由Moore-Penrose伪递求出,表示为y2

2.根据权利要求1所述基于小波求和极限学习机SW-ELM的输电线路短路故障分类与定位方法,其特征在于:将小波变换中使用的小波激活函数集成到极限学习机ELM中,使得极限学习机ELM的功能与局部小波激活函数相结合,构成小波极限求和学习机SW-ELM;

小波极限求和学习机SW-ELM在每个神经元中引入两个激活函数,并将这两个激活函数的输出平均为隐藏神经元输出,隐藏神经元由两个激活函数并行处理,所使用的第一激活函数fk1是sigmoid激活函数,第二激活函数fk2是局部Morlet小波函数,局部Morlet小波函数作为局部滤波器,根据隐藏神经元的输入域进行缩放和扩展;sigmoid激活函数作为所有隐藏神经元的全局滤波器。

3.根据权利要求2所述基于小波求和极限学习机SW-ELM的输电线路短路故障分类与定位方法,其特征在于:隐藏神经元hk的输出是由第一激活函数fk1和第二激活函数fk2输出的平均值得到的;数学表达式如下:

其中:

ak和ck分别表示小波函数的扩张和移位参数。

4.根据权利要求1所述基于小波求和极限学习机SW-ELM的输电线路短路故障分类与定位方法,其特征在于:所述步骤1包括以下步骤:

训练极限学习机ELM:

1):随机初始化输入权矩阵和偏置矩阵;

2):根据式(4)得到隐含层输出矩阵;

3):根据式(6)求出Moore-Penrose广义逆得到的输出权矩阵β。

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