文章摘要:针对传统电力系统设备运行状态监测方法存在监测精度低、延时长等问题，提出基于改进排列熵算法的电力系统设备状态智能识别方法。在电力系统设备参数分布强度和控制参数约束下，更新电力系统设备故障特征信息分布传输序列，通过构建电力系统设备运行状态的量化参数模型，对电力系统设备状态约束参量进行辨识；通过信息熵的优化排序方法，获取电力系统设备状态监测和优化特征，采用小扰动抑制方法，结合小信号扰动识别，实现电力系统设备状态智能识别。试验结果表明，采用所提方法识别电力系统设备状态的精度始终高于90%，且耗时较短。

文章关键词:改进排列熵算法,电力系统,设备状态,智能识别,特征提取,模式识别,

论文作者:王立永 纪斌 吴红林 

作者单位:国网北京市电力公司 

论文DOI: 10.19457/j.1001-2095.dqcd22490

论文分类号: TM50

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文章来源：《电网技术》 网址: http://www.dwjszzs.cn/qikandaodu/2021/0901/1342.html

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