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为提高熵方法输电线路故障信号时频域的特征提取能力，提出层次化变步长Tsallis小波奇异熵（Tsallis Wavelet Singular Entropy， TWSE）方法用于电力系统故障诊断。首先，对采集到的电压信号进行小波分解与单支重构，构建时频矩阵；之后，将奇异值分解与Tsallis熵理论相结合，对该时频矩阵求滑动步长为1的Tsallis奇异熵，确定故障发生时刻；然后，对故障发生后1周期内的三相电压重构系数求滑动步长为1/4周期的TWSE，构建用于故障诊断的特征向量；最后，将TWSE特征向量输入到极限学习机（Extremly Learning Machine，ELM）分类器中，实现输电线路故障诊断。仿真结果表明，新方法具有更好的故障暂态信号特征表现能力，且分类结果不受故障时间、过渡电阻和故障位置等因素影响，相较基于小波奇异熵的线路故障诊断方法具有更好的诊断效果。
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