针对配电网故障分类辨识准确性不高的问题，提出了一种结合变分模态分解（variational mode decomposi- tion，VMD）、多尺度加权排列熵（multi-scale weighted permutation entropy，MWPE）和概率神经网络（probabilistic neu- ral network，PNN）的配电网故障分类辨识方法 。提取配电网 10 种典型故障行波信号，使用相模变换提取 α 模量；再 对 α 模量进行 VMD 处理，选取峭度最大的模态；利用 MWPE 方法提高信号的平滑性和稳定性，并对选定模态进行熵 值分析，从多个尺度上刻画信号特征；通过改进的鲸鱼优化算法（improved whale optimization algorithm，IWOA）优化 PNN 模型，对提取的故障特征进行分类识别，有效区分不同故障类型 。实验结果表明，文中所提的 VMD-MWPE- PNN 方法在配电网故障类型识别中具有较高的准确性和较强的鲁棒性，测试集准确率达到 98%。
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