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电动汽车充电系统串联电弧故障智能识别方法
被引量：
5
1
作者
潘广旭
裴丽伟
+2 位作者
李兴玉
王希涛
班云升
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2023年第10期107-114,共8页
为解决电动汽车充电系统串联电弧故障电弧电流难以准确检测的问题,提出一种基于机器学习的电动汽车充电系统串联电弧故障识别方法。首先,搭建电动汽车充电系统电弧故障实验平台,采集不同工况下故障电弧电流数据;然后,采用离散傅里叶变...
为解决电动汽车充电系统串联电弧故障电弧电流难以准确检测的问题,提出一种基于机器学习的电动汽车充电系统串联电弧故障识别方法。首先,搭建电动汽车充电系统电弧故障实验平台,采集不同工况下故障电弧电流数据;然后,采用离散傅里叶变换进行特征分析,并构建故障电弧特征数据集;最后,基于16层视觉几何群网络训练得到电弧故障检测模型,并利用各工况下测试集对电弧故障检测模型进行测试。研究结果表明该方法识别准确率均可达到98%以上,并拥有良好的抗干扰能力。
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关键词
电动汽车充电系统
直流电弧
电弧故障检测
16层视觉几何群网络
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职称材料
题名
电动汽车充电系统串联电弧故障智能识别方法
被引量：
5
1
作者
潘广旭
裴丽伟
李兴玉
王希涛
班云升
机构
国网日照供电公司
北京七星华创流量计有限公司
出处
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2023年第10期107-114,共8页
基金
国网公司科技项目-基于人工智能技术的电动汽车充电系统放电检测与保护装置研发与应用(2022A-144)。
文摘
为解决电动汽车充电系统串联电弧故障电弧电流难以准确检测的问题,提出一种基于机器学习的电动汽车充电系统串联电弧故障识别方法。首先,搭建电动汽车充电系统电弧故障实验平台,采集不同工况下故障电弧电流数据;然后,采用离散傅里叶变换进行特征分析,并构建故障电弧特征数据集;最后,基于16层视觉几何群网络训练得到电弧故障检测模型,并利用各工况下测试集对电弧故障检测模型进行测试。研究结果表明该方法识别准确率均可达到98%以上,并拥有良好的抗干扰能力。
关键词
电动汽车充电系统
直流电弧
电弧故障检测
16层视觉几何群网络
Keywords
electric vehicle(EV)charging system
DC arc
arc fault detection
16-layer visual geometry group net-work(VGG16)
分类号
TM501.2 [电气工程—电器]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
电动汽车充电系统串联电弧故障智能识别方法
潘广旭
裴丽伟
李兴玉
王希涛
班云升
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2023
5
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