基于VMD模糊熵与GG聚类的直流配电网故障检测方法

《基于VMD模糊熵与GG聚类的直流配电网故障检测方法》是一篇探讨直流配电网故障检测技术的学术论文。随着电力系统向直流化发展，直流配电网因其高效、灵活和易于接入分布式能源等优点，逐渐成为研究热点。然而，直流配电网在运行过程中可能受到多种因素的影响，如短路、接地故障等，这些故障可能导致系统不稳定甚至设备损坏。因此，如何实现对直流配电网中故障的快速、准确检测，成为当前电力系统研究的重要课题。

本文提出了一种结合变分模态分解（VMD）与模糊熵分析以及改进的GG聚类算法的故障检测方法。该方法首先利用VMD对直流配电网中的电压或电流信号进行多尺度分解，提取出不同频率成分的模态分量。VMD作为一种新型的信号分解方法，能够有效分离信号中的非平稳和非线性特征，相比传统的经验模态分解（EMD）方法，具有更高的分解精度和稳定性。

在完成信号分解后，论文引入了模糊熵作为特征提取的手段。模糊熵是一种衡量时间序列复杂性的指标，能够反映信号的规律性和不确定性。通过对分解后的各个模态分量计算其模糊熵值，可以提取出能够反映故障特征的关键信息。这一过程不仅提高了特征提取的准确性，还增强了对不同故障类型的识别能力。

为了进一步提高故障分类的效率和准确性，论文采用了改进的GG聚类算法。GG聚类是一种基于密度的聚类方法，能够有效处理高维数据并发现数据中的潜在结构。通过将提取的模糊熵特征输入到GG聚类模型中，可以实现对不同故障类型的有效区分。相比于传统的K均值聚类算法，GG聚类在处理噪声数据和异常点时表现更加稳定，且不需要预先设定聚类数量。

实验部分采用仿真数据和实际测量数据对所提出的故障检测方法进行了验证。结果表明，该方法在检测直流配电网中的各种故障类型方面具有较高的准确率和较快的响应速度。特别是在面对复杂工况和噪声干扰时，该方法表现出良好的鲁棒性和适应性。

此外，论文还对所提方法与其他常见故障检测方法进行了对比分析。结果显示，与传统基于阈值判断的方法或基于支持向量机的分类方法相比，本文提出的方法在准确性和泛化能力方面具有明显优势。这主要得益于VMD对信号的精细分解以及模糊熵对信号特征的有效提取，再加上GG聚类算法的高效分类能力。

综上所述，《基于VMD模糊熵与GG聚类的直流配电网故障检测方法》为直流配电网的故障检测提供了一种新的思路和技术手段。该方法通过融合先进的信号处理技术和机器学习算法，实现了对直流配电网中各类故障的高效、准确识别，为提升直流配电网的安全性和稳定性提供了理论支持和技术保障。