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基于多维时频特征的新型配电系统单相接地故障定位方法
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作者 鲁晓天 唐金锐 +3 位作者 尹昕 黄云辉 周克亮 袁成清 《高电压技术》 北大核心 2025年第2期903-914,I0038-I0042,共17页
新型配电系统柔性消弧装置及定位技术均需充分挖掘相电流暂态特征来实现选相、选线和故障定位。针对此问题,对新型配电系统单相接地故障相电流暂态分布特性进行分析,提出了一种基于相电流多维时频分布特征差异的新型配电系统单相接地故... 新型配电系统柔性消弧装置及定位技术均需充分挖掘相电流暂态特征来实现选相、选线和故障定位。针对此问题,对新型配电系统单相接地故障相电流暂态分布特性进行分析,提出了一种基于相电流多维时频分布特征差异的新型配电系统单相接地故障定位新方法。依据故障相电流故障暂态量与非故障相电流故障暂态量的差异性,通过灰色关联度算法完成故障选相;对各出线始端监测点以及疑似故障馈线分支监测点的相电流暂态波形进行26维多维时频特征的提取,通过经方差优化的t-分布近邻嵌入算法(variance-optimized t-distributed stochastic neighbor embedding,VTSNE)进行筛选和降维,并对处理后的特征数据进行基于密度的有噪空间聚类算法(density-based special clustering of application with noise,DBSCAN)聚类完成故障选线和故障区段定位。该方法在某绿色港口10 kV新型配电系统模型中得到验证,在不同故障初相角、不同过渡电阻等故障场景下均可准确可靠定位故障位置,对采样同步精度及采样频率要求低,易于工程实现。 展开更多
关键词 新型配电系统 故障定位 多维时频特征 t-SNE降 DBSCAN聚类
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基于双通道的多维域水声目标识别
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作者 张晨颖 杨琼 刘枫 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第20期142-147,共6页
在海洋遥感领域,水声目标分类识别一直是声呐系统的一项困难而又极其重要的任务,为了进一步提高在不同信噪比下水下声目标的识别准确率,本文提出一种使用多维域融合特征分别输入双通道模型的水声目标识别方法。首先,通过梅尔频率倒谱系... 在海洋遥感领域,水声目标分类识别一直是声呐系统的一项困难而又极其重要的任务,为了进一步提高在不同信噪比下水下声目标的识别准确率,本文提出一种使用多维域融合特征分别输入双通道模型的水声目标识别方法。首先,通过梅尔频率倒谱系数(MFCC)和短时傅里叶变换(STFT)提取声信号在频域和时频上的特征进行融合;其次,构建密集卷积神经网络(DenseCNN)和长短期记忆网络(LSTM)2个通道,DenseCNN通道架构采用跳跃连接重用所有以前的特征映射,以优化各种受损条件下的分类率,并采用SE注意力机制使得动态调整特征权重。LSTM通道捕捉时间相关性,对模型进行长依赖关系处理能力的补充。实验结果表明,该方法在–20~10 dB信噪比下的分类准确率优于其他先进的神经网络模型。 展开更多
关键词 水声目标识别 多维时频特征 双通道学习模块
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