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基于Time-GAN的串联电弧电流超分辨率重建
1
作者
龙葵
牟炜淇
+3 位作者
李秋惠
刘嘉威
陈旭凯
苏盛
《太阳能学报》
北大核心
2025年第11期260-271,共12页
针对串联电弧高频数据提取困难的问题,提出基于时间序列生成对抗网络(Time-GAN)的串联电弧电流超分辨率重建方法,旨在对时域采样的电流信号进行超分辨率处理,以获取更高频的电流信号。首先搭建光伏系统下低压电弧故障真型实验平台,用不...
针对串联电弧高频数据提取困难的问题,提出基于时间序列生成对抗网络(Time-GAN)的串联电弧电流超分辨率重建方法,旨在对时域采样的电流信号进行超分辨率处理,以获取更高频的电流信号。首先搭建光伏系统下低压电弧故障真型实验平台,用不同采样率采集相关数据;然后分析不同采样率对数据时频域采集的影响;再对低采样率的时序数据进行超分辨率重构,生成高频的电流采集数据;最后与高采样率电流信号对比。实验结果表明,基于Time-GAN的超分辨率算法能有效提升电弧电流的采样频率。
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关键词
串联电弧
电气火灾
信号采样
Time-GAN算法
时频域信号重建
光伏系统
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职称材料
题名
基于Time-GAN的串联电弧电流超分辨率重建
1
作者
龙葵
牟炜淇
李秋惠
刘嘉威
陈旭凯
苏盛
机构
广东电网有限责任公司东莞供电局
电网防灾减灾全国重点实验室(长沙理工大学)
出处
《太阳能学报》
北大核心
2025年第11期260-271,共12页
基金
中国南方电网有限责任公司科技项目(031900KC23040012(GDKJXM20230372))。
文摘
针对串联电弧高频数据提取困难的问题,提出基于时间序列生成对抗网络(Time-GAN)的串联电弧电流超分辨率重建方法,旨在对时域采样的电流信号进行超分辨率处理,以获取更高频的电流信号。首先搭建光伏系统下低压电弧故障真型实验平台,用不同采样率采集相关数据;然后分析不同采样率对数据时频域采集的影响;再对低采样率的时序数据进行超分辨率重构,生成高频的电流采集数据;最后与高采样率电流信号对比。实验结果表明,基于Time-GAN的超分辨率算法能有效提升电弧电流的采样频率。
关键词
串联电弧
电气火灾
信号采样
Time-GAN算法
时频域信号重建
光伏系统
Keywords
series arc
electrical fire
signal sampling,Time-GAN algorithm
time-frequency domain signal reconstruction
photovoltaic system
分类号
TM616 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
出处
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被引量
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1
基于Time-GAN的串联电弧电流超分辨率重建
龙葵
牟炜淇
李秋惠
刘嘉威
陈旭凯
苏盛
《太阳能学报》
北大核心
2025
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