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為提高熵方法輸電線路故障信號時頻域的特征提取能力，提出層次化變步長Tsallis小波奇異熵（Tsallis Wavelet Singular Entropy， TWSE）方法用于電力系統(tǒng)故障診斷。首先，對采集到的電壓信號進(jìn)行小波分解與單支重構(gòu)，構(gòu)建時頻矩陣；之后，將奇異值分解與Tsallis熵理論相結(jié)合，對該時頻矩陣求滑動步長為1的Tsallis奇異熵，確定故障發(fā)生時刻；然后，對故障發(fā)生后1周期內(nèi)的三相電壓重構(gòu)系數(shù)求滑動步長為1/4周期的TWSE，構(gòu)建用于故障診斷的特征向量；最后，將TWSE特征向量輸入到極限學(xué)習(xí)機(jī)（Extremly Learning Machine，ELM）分類器中，實現(xiàn)輸電線路故障診斷。仿真結(jié)果表明，新方法具有更好的故障暫態(tài)信號特征表現(xiàn)能力，且分類結(jié)果不受故障時間、過渡電阻和故障位置等因素影響，相較基于小波奇異熵的線路故障診斷方法具有更好的診斷效果。
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