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配电线路早期故障辨识方法
被引量：
19
1
作者
熊思衡
刘亚东
+3 位作者
方健
丛子涵
严英杰
江秀臣
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第11期3970-3976,共7页
为了提高配电网的可靠性,提出了一种配电线路早期故障辨识方法。所提方法以早期故障波形为研究对象,通过模拟人类对波形的认知过程,将早期故障波形分解为不同的基元,并利用分层概率学习方法建立不同基元特征与不同类型故障之间的对应关...
为了提高配电网的可靠性,提出了一种配电线路早期故障辨识方法。所提方法以早期故障波形为研究对象,通过模拟人类对波形的认知过程,将早期故障波形分解为不同的基元,并利用分层概率学习方法建立不同基元特征与不同类型故障之间的对应关系,以实现小样本条件下的早期故障类型辨识。基于现场实际运行数据的实验表明,该方法对小样本条件下早期故障检测的准确率远优于相同条件下的深度学习等方法。论文研究为小样本条件下的线路故障诊断提供了一种新的思路。
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关键词
配电线路
早期故障
故障辨识
波形分解
类人概念学习
小样本学习
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职称材料
题名
配电线路早期故障辨识方法
被引量：
19
1
作者
熊思衡
刘亚东
方健
丛子涵
严英杰
江秀臣
机构
上海交通大学电子信息与电气工程学院
广州供电局有限公司
出处
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第11期3970-3976,共7页
基金
国家自然科学基金(51707117)。
文摘
为了提高配电网的可靠性,提出了一种配电线路早期故障辨识方法。所提方法以早期故障波形为研究对象,通过模拟人类对波形的认知过程,将早期故障波形分解为不同的基元,并利用分层概率学习方法建立不同基元特征与不同类型故障之间的对应关系,以实现小样本条件下的早期故障类型辨识。基于现场实际运行数据的实验表明,该方法对小样本条件下早期故障检测的准确率远优于相同条件下的深度学习等方法。论文研究为小样本条件下的线路故障诊断提供了一种新的思路。
关键词
配电线路
早期故障
故障辨识
波形分解
类人概念学习
小样本学习
Keywords
power distribution line
incipient fault
fault detection
waveform decomposition
human-level concept learning
small-sample learning
分类号
TM75 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
配电线路早期故障辨识方法
熊思衡
刘亚东
方健
丛子涵
严英杰
江秀臣
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
19
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参考文献
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