基于模态分解与神经网络的行波波头故障定位方法及系统

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基于模态分解与神经网络的行波波头故障定位方法及系统
申请号:CN202510557477
申请日期:2025-04-29
公开号:CN120294503A
公开日期:2025-07-11
类型:发明专利
摘要
本申请公开了基于模态分解与神经网络的行波波头故障定位方法及系统,包括:获取输电线路上的第一行波信号,并提取第一行波信号对应的波形特征;将波形特征输入预设的参数寻优模型,确定对应的最优分解参数,并利用最优分解参数对所述第一行波信号进行多尺度变分模态分解,得到若干个初始模态,并基于各初始模态确定对应的关键模态;将关键模态输入预设的畸变剔除模型,确定关键模态中各采样点的畸变结果,并基于畸变结果和关键模态滤除第一行波信号的畸变区段,得到第二行波信号;基于第二行波信号确定行波波头突变点,并基于行波波头突变点确定对应的故障位置。本申请可以提高行波波头故障定位的准确性。
技术关键词
故障定位方法 波形 参数 输出特征 信号 多尺度 频率 神经网络模型 故障定位系统 Adam算法 定位模块 序列 密度 数据 噪声抑制 样本 采样点 动态