【摘 要】
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传统的继电保护故障诊断技术对故障位置的判断精准度较低,因此,在支持向量机下,利用机器学习技术设计了一种新的继电保护故障诊断方法。利用机器学习方式寻找匹配程度较高的
【基金项目】
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2020年度广西壮族自治区科技厅科研项目(2020KY2046)。
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传统的继电保护故障诊断技术对故障位置的判断精准度较低,因此,在支持向量机下,利用机器学习技术设计了一种新的继电保护故障诊断方法。利用机器学习方式寻找匹配程度较高的优化算法追踪故障数据信息,并强化数据操作力度、完善数据空间,从而获取继电保护故障数据。然后选取匹配度较高的内部监控数据监测故障数据状态,并标记其信号信息,以处理后的故障数据为基础,实施继电保护故障诊断。由于选择样本的有限性,结合机器学习的算法处理模式,加强对内部故障信息的整合操作,有利于有效检测继电故障。实验结果表明,该技术能够精准地诊断出故障位
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