【摘 要】
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为提高输电线路故障选相的精确性,提出了一种基于电流故障分量特征结合随机森林的输电线路故障类型识别新方法。分别在多个短时序列下计算三相电流故障分量能量相对熵与零序电流故障分量能量和,并按特定顺序把在各短时序列下计算得到的结果组成特征样本向量,以表征输电线路故障类型特征。建立随机森林智能故障类型识别模型,并利用故障特征样本集对其进行训练和测试,识别具体故障类型。仿真结果表明,所提算法在不同故障初始角、不同过渡电阻以及不同故障距离情况下均能准确识别具体故障类型,在数据丢失和噪声影响下也能较好地对故障类型进行识别
【机 构】
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四川轻化工大学自动化与信息工程学院,人工智能四川省重点实验室,国网四川省电力公司电力科学研究院
【基金项目】
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四川省科技厅项目资助(2017JY0338,2019YJ0477,2018GZDZX0043,2018JY0386),人工智能四川省重点实验室项目资助(2019RYY01)。
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为提高输电线路故障选相的精确性,提出了一种基于电流故障分量特征结合随机森林的输电线路故障类型识别新方法。分别在多个短时序列下计算三相电流故障分量能量相对熵与零序电流故障分量能量和,并按特定顺序把在各短时序列下计算得到的结果组成特征样本向量,以表征输电线路故障类型特征。建立随机森林智能故障类型识别模型,并利用故障特征样本集对其进行训练和测试,识别具体故障类型。仿真结果表明,所提算法在不同故障初始角、不同过渡电阻以及不同故障距离情况下均能准确识别具体故障类型,在数据丢失和噪声影响下也能较好地对故障类型进行识别
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