在电力系统中，电子式电压互感器（Electronic Voltage Transformer, EVT）起着至关重要的作用，它用于测量高压系统的电压，为保护设备和计量系统提供数据。然而，EVT在长期运行后可能出现精度退化的问题，这可能导致测量误差，进而影响电网的安全稳定运行。传统的解决方法是定期进行离线或在线校验，但这些方法各有局限性。离线校验不能实时监控互感器状态，而在线校验则需要标准设备并网运行，难以广泛应用。
为了解决这个问题，研究者提出了一种基于传递熵和小波神经网络的EVT误差预测方法。传递熵是一种衡量系统之间信息传递的工具，它可以帮助识别和量化比差和角差的主要影响因素。比差和角差是衡量电压互感器性能的重要指标，比差表示输出电压与输入电压的比例误差，而角差则是输出电压与输入电压之间的相位差。
首先，通过传递熵分析，研究人员可以识别出影响比差和角差的关键参数，如环境温度、工作电压、负载条件等。这些参数随后作为输入量进入小波神经网络。小波神经网络结合了小波分析的多分辨率特性和神经网络的学习能力，能有效处理非线性和时变的数据，适于对EVT误差进行预测。
在建立的小波神经网络模型中，输入层接收来自传递熵分析的参数，隐藏层通过训练调整权重，以优化预测性能，输出层则给出比差和角差的预测值。经过仿真测试，该模型对于比差的预测误差小于5%，对于角差的预测误差小于10%，显示出较高的预测精度，可实现对EVT长期状态的有效监测。
这种方法的实施，对于提升电力系统运行的可靠性和效率具有重要意义。通过提前预测EVT的误差趋势，可以在问题发生前采取预防措施，减少不必要的停机维护，同时避免因测量误差导致的误操作。此外，这种预测模型还可以与现有的在线监测系统集成，实现对EVT的实时状态评估，提高整个电网的智能化水平。
总结来说，基于传递熵和小波神经网络的EVT误差预测方法是一种创新的技术，它利用信息理论和深度学习技术，对电子式电压互感器的性能退化进行预测，有助于实现更精准的监测和控制，从而保障电力系统的稳定运行。此方法的应用不仅提升了EVT的维护效率，也为未来智能电网的发展提供了有力的理论和技术支持。
VIP享7折，此内容立减4.47元 
