基于优化VMD和RF的矿井小电流接地选线方法
朱军1
李嘉诚2
赵国统2
王晓东2
杨明2
韦祥远3
1.河南理工大学 电气工程与自动化学院,河南 焦作 454003;河南省煤矿装备智能检测与控制重点实验室,河南焦作 4540032.河南理工大学 电气工程与自动化学院,河南 焦作 4540033.许继电气股份有限公司,河南许昌 461000
摘要：井下小电流接地供电系统中基于变分模态分解(VMD)的单相接地故障选线方法的分解性能高度依赖惩罚因子和分解模态数等参数的选取,不同信号下难以统一设定.针对该问题,提出一种基于优化VMD和随机森林(RF)的矿井小电流接地选线方法.利用冠豪猪优化算法(CPO)对VMD的关键参数(惩罚因子及分解模态数)进行自适应优化;在PSCAD/EMTDC平台搭建井下供电线路仿真模型,通过改变接地电阻、故障初相角、故障线路及故障位置获取不同故障工况下的零序电流数据;采用优化后的VMD对故障零序电流信号进行分解,提取各线路的模态分量,并计算其样本熵,构建能够反映信号复杂度和非线性特征的多维特征向量;将特征向量输入RF分类器进行训练与识别,实现故障线路的准确判别.仿真结果表明,RF分类器准确率为98.3％,高于卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)、极限学习机(ELM).实验结果表明,所提方法的故障识别准确率达97.5％,不受过渡电阻、初相角、故障点位置等因素影响,具有较高的准确性和适用性.
关键词：矿井供电故障选线变分模态分解随机森林冠豪猪优化算法样本熵
分类号：TD61(矿山电工)
资助基金：国家自然科学基金(U1804143)河南省科技攻关项目(202102210093)河南省科技攻关项目(212102210256)河南省高等学校青年骨干教师培养计划(2020GGJS055)
论文发表日期：2026-02-28
在线出版日期：2026-04-07（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 177-184 )
英文信息