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题名广义S变换下串联故障电弧的时频分析及识别研究
被引量：4
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作者
张蓬鹤
秦译为
宋如楠
陈敢超
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机构
中国电力科学研究院有限公司
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出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2024年第7期2995-3003,共9页
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基金
国家电网有限公司科技项目(5700-202155204A-0-0-00)。
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文摘
在当前用户侧负载日益复杂的情形下,故障电弧信号难以有效识别,阻碍了线路隐患监测及预警技术的发展。该文基于广义S变换进行了故障串联电弧的时频分析及识别研究。首先,比较了短时傅里叶变换、小波变换、广义S变换3种电弧时频特征提取方法的区别,阐明广义S变换在处理非线性负载高频特征方面的优势。然后,利用双曲高斯窗的广义S变换对负载信号进行时频特征提取,构建图像特征样本。最后,利用二维卷积神经网络对样本进行训练及分类,通过准确率、识别结果聚类进一步分析和验证识别算法的有效性。该文算法总体识别准确率在96.81%,涉及负载广泛,为后续电弧故障的监测识别研究提供参考。
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关键词
故障电弧
广义S变换
双曲高斯窗函数
时频域分析
卷积神经网络
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Keywords
arc fault
generalized S-transform
bi-Gaussian window
time-frequency analysis
CNN
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分类号
TM721
[电气工程—电力系统及自动化]
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