基于IHHT-RF的配电网单相接地故障选线方法

《基于IHHT-RF的配电网单相接地故障选线方法》是一篇探讨如何在配电网中准确识别单相接地故障线路的学术论文。随着电力系统规模的不断扩大，配电网的复杂性和运行环境也变得更加多变，单相接地故障的发生频率逐渐上升，给电网的安全稳定运行带来了严峻挑战。因此，研究一种高效、准确的故障选线方法具有重要的现实意义。

该论文提出了一种基于改进HHT（Hilbert-Huang Transform）与随机森林（Random Forest, RF）算法相结合的故障选线方法。HHT是一种适用于非线性、非平稳信号分析的时频分析方法，能够有效提取故障信号中的瞬时频率和能量特征。而随机森林作为一种集成学习算法，具备良好的分类性能和抗干扰能力，能够在复杂数据环境中实现高精度的分类任务。

在论文中，作者首先对配电网中的单相接地故障进行了详细的分析，介绍了其产生的原因、影响以及传统故障选线方法的局限性。传统的选线方法如零序电流法、谐波分析法等虽然在一定程度上能够识别故障线路，但在实际应用中往往受到噪声干扰、系统参数变化等因素的影响，导致选线准确率不高。

为了克服这些缺点，论文引入了改进HHT算法，用于提取故障信号的瞬时频率和能量特征。通过对采集到的故障信号进行分解，得到多个本征模态函数（Intrinsic Mode Function, IMF），并利用Hilbert变换计算出每个IMF的瞬时频率和幅值信息。随后，将这些特征作为输入数据，构建随机森林分类模型，以实现对故障线路的自动识别。

论文还对实验数据进行了详细分析，验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，基于IHHT-RF的故障选线方法在多种故障条件下均表现出较高的识别准确率和稳定性，优于传统方法。此外，该方法还具备较强的抗噪能力，能够在复杂电磁环境下保持良好的性能。

在实际应用中，该方法可以广泛应用于中压配电网系统，为提高电网运行的安全性和可靠性提供技术支持。同时，该研究也为后续的智能电网发展提供了新的思路，推动了故障诊断技术向智能化、自动化方向迈进。

综上所述，《基于IHHT-RF的配电网单相接地故障选线方法》是一篇具有较高理论价值和实用意义的研究论文。通过结合改进HHT与随机森林算法，该方法在提升故障选线准确性方面取得了显著进展，为配电网的故障检测和保护提供了新的解决方案。