FCM与ANFIS融合的配电网运行状态智能识别策略

本文主要探讨了在电力自动化领域中，针对配电网复杂多变的运行状态识别问题，提出了一种创新的解决方案。该方案结合了模糊C均值（FCM）聚类算法和自适应模糊推理系统（ANFIS）的智能分类能力。FCM被用来对递阶模糊推理系统（IFS）的参数进行初始优化，这是一种迭代的无监督学习方法，能够有效地处理数据集中的噪声和不确定性。 ANFIS则作为一种自适应的模糊逻辑系统，它能够根据输入数据动态调整内部规则，具有良好的自组织和自学习特性，特别适合处理模糊性和不确定性高的问题。在配电网的运行状态识别中，ANFIS被构建成递阶形式，以便更好地处理不同层次的输入特征，提高分类精度。 为了增强特征提取，文章引入了小波包时间熵这一信号处理技术，它能有效地捕捉信号的时间变化特征，为ANFIS提供更为精确的输入。这种方法将配电网运行状态的信号数据转化为一组特征向量，这些向量作为递阶模糊推理系统分类器的输入，用于识别出8种常见的运行状态，包括正常运行、3种异常状态（大电机启动、过负荷运行、变压器励磁涌流）以及3种单相接地故障（稳定型、稳定电弧型和间歇电弧型）。 通过在PSCAD-EMTDC搭建的典型配电网模型上进行仿真实验，研究结果证明了这种分类识别策略具有较高的准确性，不仅能够快速准确地辨别故障，而且对故障点位置的变化和配电网拓扑结构的变动具有良好的适应性。这在实际电力运维中具有重要的应用价值，可以提升故障响应速度，减少停电时间和经济损失。 总结来说，本文的工作创新性地融合了FCM的聚类优化与ANFIS的智能分析，结合小波包时间熵的特征提取，成功地实现了对配电网运行状态的智能识别，为配电网的故障预警和维护提供了强有力的技术支持。