【摘 要】
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针对生活用电器品种繁多,不同类型用电器之间的故障电流与正常电流波形可能类似,导致传统的故障电弧识别方法不能有效检测的问题,提出一种时频域分析与随机森林结合且适用于多种典型负载单独或混合工作的串联型低压故障电弧识别方法。根据收集到的多种负载频谱与纯阻性负载频谱的相关系数,将负载分为开关电源型负载和非开关电源型负载,分别训练两个随机森林模型对其进行故障识别。实验一共收集33 723组正常和故障电流样本验证提出的检测方法,证明所提方法能够提高故障电弧识别率。
【机 构】
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重庆邮电大学通信与信息工程学院,国网重庆市电力公司电力科学研究院,重庆大学
【基金项目】
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重庆市国家电网(5700-202027173A-0-0-00)项目资助。
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针对生活用电器品种繁多,不同类型用电器之间的故障电流与正常电流波形可能类似,导致传统的故障电弧识别方法不能有效检测的问题,提出一种时频域分析与随机森林结合且适用于多种典型负载单独或混合工作的串联型低压故障电弧识别方法。根据收集到的多种负载频谱与纯阻性负载频谱的相关系数,将负载分为开关电源型负载和非开关电源型负载,分别训练两个随机森林模型对其进行故障识别。实验一共收集33 723组正常和故障电流样本验证提出的检测方法,证明所提方法能够提高故障电弧识别率。
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