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基于XGBoost-CNN的多端有源配电网故障检测
被引量：
1
1
作者
郭雪丽
张健壮
+3 位作者
龚正国
王莹
张赐源
王盼宝
《安徽大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第6期63-69,共7页
随着配电网中的分布式电源及新能源用户数量的增多,传统配电网已发展为具有多个电源端点的结构.为防止在多端有源配电网支路故障时其他分布式电源向检修区域持续输电而出现反送电事故,提出改进的极端梯度提升(extreme gradient boosting...
随着配电网中的分布式电源及新能源用户数量的增多,传统配电网已发展为具有多个电源端点的结构.为防止在多端有源配电网支路故障时其他分布式电源向检修区域持续输电而出现反送电事故,提出改进的极端梯度提升(extreme gradient boosting,简称XGBoost)算法,构建基于改进XGBoost算法及卷积神经网络(convolutional neural networks,简称CNN)的多端有源配电网故障检测模型.提取多端有源配电网正常和故障状态的各频段电压峰值、相间电压差和6次谐波分量,且将其作为模型的输入,使用CNN网络对特征数据进行处理.仿真实验结果表明:相对于其他3种模型,该文模型有更好的检测性能、有更强的鲁棒性.该文模型能准确且有效隔离配电网故障区域、预防反送电事故发生.
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关键词
多端有源配电网
故障定位
故障检测
集成学习
神经网络
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职称材料
题名
基于XGBoost-CNN的多端有源配电网故障检测
被引量：
1
1
作者
郭雪丽
张健壮
龚正国
王莹
张赐源
王盼宝
机构
国网南阳供电公司经济技术研究所
哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院
出处
《安徽大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第6期63-69,共7页
基金
国家自然科学基金面上项目(52377173)
国网河南省电力公司科技项目(B7178023K138)。
文摘
随着配电网中的分布式电源及新能源用户数量的增多,传统配电网已发展为具有多个电源端点的结构.为防止在多端有源配电网支路故障时其他分布式电源向检修区域持续输电而出现反送电事故,提出改进的极端梯度提升(extreme gradient boosting,简称XGBoost)算法,构建基于改进XGBoost算法及卷积神经网络(convolutional neural networks,简称CNN)的多端有源配电网故障检测模型.提取多端有源配电网正常和故障状态的各频段电压峰值、相间电压差和6次谐波分量,且将其作为模型的输入,使用CNN网络对特征数据进行处理.仿真实验结果表明:相对于其他3种模型,该文模型有更好的检测性能、有更强的鲁棒性.该文模型能准确且有效隔离配电网故障区域、预防反送电事故发生.
关键词
多端有源配电网
故障定位
故障检测
集成学习
神经网络
Keywords
multi-terminalactive distribution network
fault localization
fault detection
integrated learning
neural network
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TM732 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于XGBoost-CNN的多端有源配电网故障检测
郭雪丽
张健壮
龚正国
王莹
张赐源
王盼宝
《安徽大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024
1
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