【摘 要】
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为提高配电网单相接地故障特征提取的有效性以及实现对故障选线的准确判别,提出了一种基于小波包全频带分析和在线序贯极限学习机(OS-ELM)的新的故障选线分析方法。本文灵活
【机 构】
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国网江苏省电力有限公司南京供电分公司,中国电力科学研究院有限公司,上海交通大学电力传输与功率变换控制教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(51677116),江苏省电力有限公司科技项目(J2018110-2).
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为提高配电网单相接地故障特征提取的有效性以及实现对故障选线的准确判别,提出了一种基于小波包全频带分析和在线序贯极限学习机(OS-ELM)的新的故障选线分析方法。本文灵活运用小波包的多分辨率分频特性,提取了小电流单相接地故障暂态信号的特征量;利用OS-ELM将批处理和逐次迭代相结合,不断更新训练数据和网络结构,实现了对单相接地故障线路的快速选取。仿真实验结果表明:利用小波包全频带分析能够获得更有效的故障特征,OS-ELM在测试时间和诊断精度上都优于该反向传播(BP)网络、径向基网络(RBF)和支持向量机(S
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