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。

      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

      中图分类号：TM315     文献标识码：A