【摘 要】
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提出了一种基于电压扰动数据挖掘的微电网保护方法.系统故障的发生与电压骤降有关,自适应累积和算法可以快速检测到电压骤降,其他非故障事件(如电机启动、变压器通电、电容器或重载开关)也可能导致电压下降.为了区分故障和非故障事件,利用短时傅里叶变换(STFT)对一个周期的电压波形进行预处理,提取并构造有效的扰动特征,然后在决策树(DT)中使用这些特征进行判别.所提出的保护方法在并网或孤岛模式以及径向或网状拓扑结构的故障或非故障条件下进行了测试.仿真研究表明,对于对称事件,只使用两个特征,对于非对称事件只使用6个特
【机 构】
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西安交通工程学院,陕西西安710300
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提出了一种基于电压扰动数据挖掘的微电网保护方法.系统故障的发生与电压骤降有关,自适应累积和算法可以快速检测到电压骤降,其他非故障事件(如电机启动、变压器通电、电容器或重载开关)也可能导致电压下降.为了区分故障和非故障事件,利用短时傅里叶变换(STFT)对一个周期的电压波形进行预处理,提取并构造有效的扰动特征,然后在决策树(DT)中使用这些特征进行判别.所提出的保护方法在并网或孤岛模式以及径向或网状拓扑结构的故障或非故障条件下进行了测试.仿真研究表明,对于对称事件,只使用两个特征,对于非对称事件只使用6个特征,就可以准确地检测出任何故障.
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