由于中压配电网变电站常采用中性点不接地方式,所以当线路单相断线后断口两侧的导线均不接地或是非电源侧导线落地等情况发生时,没有明显的故障特征产生,且无法通过变电站内现有的继电保护装置对故障进行检测。为解决这一难题,我们基于...由于中压配电网变电站常采用中性点不接地方式,所以当线路单相断线后断口两侧的导线均不接地或是非电源侧导线落地等情况发生时,没有明显的故障特征产生,且无法通过变电站内现有的继电保护装置对故障进行检测。为解决这一难题,我们基于配用电信息系统数据和改进的AdaBoost算法,用纯数据驱动的方法,提出一套智能检测配电网断线的系统,可应用于实时的故障检测,这是文中的一大创新之处。其次,我们改进了AdaBoost算法,提出FC-AdaBoost算法(Feature Considered AdaBoost Algorithm),该算法可以改进AdaBoost算法本身无法对特征进行筛选的缺点。我们以华东某地区配用电信息系统中的历史数据为依据进行实际算例分析,证明了该方法比AdaBoost以及其他常用的机器学习算法更具优越性。展开更多
文摘由于中压配电网变电站常采用中性点不接地方式,所以当线路单相断线后断口两侧的导线均不接地或是非电源侧导线落地等情况发生时,没有明显的故障特征产生,且无法通过变电站内现有的继电保护装置对故障进行检测。为解决这一难题,我们基于配用电信息系统数据和改进的AdaBoost算法,用纯数据驱动的方法,提出一套智能检测配电网断线的系统,可应用于实时的故障检测,这是文中的一大创新之处。其次,我们改进了AdaBoost算法,提出FC-AdaBoost算法(Feature Considered AdaBoost Algorithm),该算法可以改进AdaBoost算法本身无法对特征进行筛选的缺点。我们以华东某地区配用电信息系统中的历史数据为依据进行实际算例分析,证明了该方法比AdaBoost以及其他常用的机器学习算法更具优越性。
