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庄文睿 (庄文睿.) [1] | 郭谋发 (郭谋发.) [2]

Indexed by:

PKU

Abstract:

针对配电网中发生高阻接地故障(high impedance fault,HIF)进行特征提取时,人为构造的特征量或特征向量难以充分体现高阻接地故障区别于其他事件的特征问题,提出一种波形隐含特征提取方法.通过连续小波变换将零序电流转换为时频谱图,并分割为正方形切片,然后使用卷积神经网络辨识高阻接地故障特有的"齿"形特征.结果表明:文中所提方法能由波形中的高频分量得到可视化的时频谱图,省去了人为构造的特征量的步骤,避免了特征量难以准确表征HIF特征的问题,其可靠性在仿真及现场样本测试中得到了验证.

Keyword:

卷积神经网络 图像分割 时频谱图 深度学习 配电网 高阻接地故障

Community:

  • [ 1 ] [郭谋发]福州大学电气工程与自动化学院,福建 福州 350108;智能配电网装备福建省高校工程研究中心,福建 福州 350108
  • [ 2 ] [庄文睿]福州大学电气工程与自动化学院,福建 福州 350108;智能配电网装备福建省高校工程研究中心,福建 福州 350108

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福州大学学报(自然科学版)

ISSN: 1000-2243

Year: 2024

Issue: 1

Volume: 52

Page: 53-60

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