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基于电弧随机性和卷积网络的交流串联电弧故障识别方法被引量：19: 1; 作者巩泉役彭克 +2 位作者陈羽王玮刘发英《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2022年第24期162-169,共8页; 随着接入低压配电系统负载种类的增加,低压交流串联电弧故障的识别难度大幅提升。针对此类问题,提出基于电弧随机性的卷积网络识别方法。首先,对采集到的电流数据进行陷波滤波,以放大电弧的高频随机特性;然后,基于皮尔逊相关系数计算电... 展开更多; 关键词低压交流串联电弧电流相似度一阶导数神经网络故障识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

超高压电网可控串联补偿与潜供电弧的抑制被引量：6: 2; 作者尹忠东刘虹《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第1期14-16,共3页; 对可控硅控制的串联补偿（ＴＣＳＣ）在超高压电网中抑制单相接地故障开断后潜供电弧的作用进行了研究，并以东北伊—冯线为例进行了分析计算。结果表明，采用适当的控制策略，可以显著地抑制潜供电弧的幅值，使接地电弧快速熄灭，为单... 展开更多; 关键词可控串联补偿潜伏电弧超高压电网交流输电; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于OS-EM-ELM的边缘侧串联电弧故障检测方法被引量：1: 3; 作者薛鹏潘国兵 +1 位作者欧阳静陈星星《高技术通讯》 CAS 2023年第11期1213-1222,共10页; 电弧故障的高度随机性、复杂性使得其难以被准确识别。针对传统电弧识别算法对硬件算力要求高、实时性较低且一旦固定无法更改的问题,提出一种适用于边缘计算、多负载种类和多特征结合的误差最小化极限学习机(EM-ELM)电弧故障检测方法... 展开更多; 关键词交流(ac)串联电弧边缘侧快速傅里叶变换(FFT) 故障识别极限学习机(ELM); 在线阅读下载PDF 职称材料

基于CNN_LSTM模型的复杂支路故障电弧检测被引量：7: 4; 作者余琼芳徐静杨艺《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期204-210,共7页; 在低压交流配电系统中,当多支路并联的复杂系统的某1支路中出现串联电弧故障时,识别难度大幅提升。为了预防此类情况引发的电气火灾,提出1种卷积神经网络(CNN)与长短时记忆网络(LSTM)结合的串联故障电弧检测方法。首先,搭建实验平台用... 展开更多; 关键词低压交流系统串联故障电弧复杂支路支路故障卷积神经网络长短时记忆网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于电弧随机性和卷积网络的交流串联电弧故障识别方法被引量：19: 1; 作者巩泉役彭克陈羽王玮刘发英; 机构山东理工大学电气与电子工程学院; 出处《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2022年第24期162-169,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(51807112) 国家重点研发计划资助项目(2016YFB0900600)。; 文摘随着接入低压配电系统负载种类的增加,低压交流串联电弧故障的识别难度大幅提升。针对此类问题,提出基于电弧随机性的卷积网络识别方法。首先,对采集到的电流数据进行陷波滤波,以放大电弧的高频随机特性;然后,基于皮尔逊相关系数计算电流周期间的相似度,并通过求解一阶导数获得电弧特征值作为检测标准。与基于小波变换和奇异值分解法、基于经验模态分解和概率神经网络法、电流周期间差异法相比,所提方法对电弧半周期的识别精度最高。最后,将电弧特征值生成特征向量,并采用AlexNet模型进行训练,进一步增加方法的普适性。试验结果验证了所提方法的有效性。; 关键词低压交流串联电弧电流相似度一阶导数神经网络故障识别; Keywords low-voltage ac series arc current similarity first-order derivative neural network fault identification; 分类号 TM501.2 [电气工程—电器] TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名超高压电网可控串联补偿与潜供电弧的抑制被引量：6: 2; 作者尹忠东刘虹; 机构清华大学; 出处《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第1期14-16,共3页; 文摘对可控硅控制的串联补偿（ＴＣＳＣ）在超高压电网中抑制单相接地故障开断后潜供电弧的作用进行了研究，并以东北伊—冯线为例进行了分析计算。结果表明，采用适当的控制策略，可以显著地抑制潜供电弧的幅值，使接地电弧快速熄灭，为单相成功的自动重合闸奠定了基础。; 关键词可控串联补偿潜伏电弧超高压电网交流输电; Keywords thyristor controlled series compensation control secondary current; 分类号 TM721.2 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于OS-EM-ELM的边缘侧串联电弧故障检测方法被引量：1: 3; 作者薛鹏潘国兵欧阳静陈星星; 机构浙江工业大学机械工程学院; 出处《高技术通讯》 CAS 2023年第11期1213-1222,共10页; 基金国家重点研发计划助(2017YFA0700301) 浙江省重点研发计划(2021C01112) 浙江省基础公益技术研究计划(No.LGF21E070001)资项目。; 文摘电弧故障的高度随机性、复杂性使得其难以被准确识别。针对传统电弧识别算法对硬件算力要求高、实时性较低且一旦固定无法更改的问题,提出一种适用于边缘计算、多负载种类和多特征结合的误差最小化极限学习机(EM-ELM)电弧故障检测方法。通过快速傅里叶变换(FFT)、db4小波分解,提取周期均值差、脉宽百分比、间谐波因数及小波高频能量,作为边缘侧电弧故障检测算法的输入特征。在此基础上提出结合在线序列(OS)方法的OS-EM-ELM方法,运用现场运行数据对算法进行改进,提高适应性。实验结果表明,所提方法能有效地区分正常和电弧故障的波形,且适用于多种类型负载同时工作的复杂情况,计算量小,可实现在线训练,适应性强,应用成本低,更加符合电弧检测装置边缘计算的要求。; 关键词交流(ac)串联电弧边缘侧快速傅里叶变换(FFT) 故障识别极限学习机(ELM); Keywords alternating current(ac)series arc edge side fast Fourier transform(FFT) fault identification extreme learning machine(ELM); 分类号 TM501.2 [电气工程—电器]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于CNN_LSTM模型的复杂支路故障电弧检测被引量：7: 4; 作者余琼芳徐静杨艺; 机构河南理工大学电气工程与自动化学院大连理工大学北京研究院博士后科研工作站; 出处《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期204-210,共7页; 基金国家自然科学基金项目(61601172)。; 文摘在低压交流配电系统中,当多支路并联的复杂系统的某1支路中出现串联电弧故障时,识别难度大幅提升。为了预防此类情况引发的电气火灾,提出1种卷积神经网络(CNN)与长短时记忆网络(LSTM)结合的串联故障电弧检测方法。首先,搭建实验平台用以采集不同负载在不同支路下发生故障时和正常工作时的干路电流数据;然后,构建CNN_LSTM模型并做出相应改进,将电流数据直接输入到模型中,由模型自主提取波形特征并进行分类。研究结果表明:该方法可以快速、准确地识别出电弧故障,准确率达99.04%以上,且能够较为准确地检测出是哪类负载所在的支路发生电弧故障,准确率达97.90%,可为复杂支路下的电弧故障识别研究提供参考。; 关键词低压交流系统串联故障电弧复杂支路支路故障卷积神经网络长短时记忆网络; Keywords low voltage ac system series fault arc complex branch branch fault convolutional neural network long short-term memory network; 分类号 X934 [环境科学与工程—安全科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于电弧随机性和卷积网络的交流串联电弧故障识别方法	巩泉役彭克陈羽王玮刘发英	《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心	2022	19	在线阅读下载PDF 职称材料
2	超高压电网可控串联补偿与潜供电弧的抑制	尹忠东刘虹	《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心	1998	6	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于OS-EM-ELM的边缘侧串联电弧故障检测方法	薛鹏潘国兵欧阳静陈星星	《高技术通讯》 CAS	2023	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于CNN_LSTM模型的复杂支路故障电弧检测	余琼芳徐静杨艺	《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心	2022	7	在线阅读下载PDF 职称材料