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基于CEEMDAN与NRBO-XGBoost的含光伏配电网漏电故障辨识
1
作者
刘晗
刘金东
+4 位作者
李贺
李彦立
于起媛
赵远
耿亚男
《中国电力》
2025年第9期23-32,共10页
针对在含光伏电源的配电网中,现有剩余电流保护装置难以实现漏电故障的准确识别,存在误动、拒动的问题,提出一种基于完全自适应噪声集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)与...
针对在含光伏电源的配电网中,现有剩余电流保护装置难以实现漏电故障的准确识别,存在误动、拒动的问题,提出一种基于完全自适应噪声集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)与牛顿拉夫逊优化算法(Newton-Raphson-based optimizer,NRBO)优化梯度提升决策树(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)的含光伏配电网漏电故障辨识模型。首先,采用CEEMDAN对含光伏配电网的漏电信号进行分解;然后,提取分解后各模态分量的能量熵构建漏电故障特征集;最后,将能量熵特征输入到NRBO-XGBoost识别模型,实现对含光伏配电网不同漏电状态的辨识。通过仿真数据对所提方法进行验证,结果表明:与其他模型相比,所提方法具有更高的辨识精度。
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关键词
光伏电源
配电网
牛顿拉夫逊法
梯度提升决策树
漏电故障识别
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职称材料
题名
基于CEEMDAN与NRBO-XGBoost的含光伏配电网漏电故障辨识
1
作者
刘晗
刘金东
李贺
李彦立
于起媛
赵远
耿亚男
机构
国网北京市电力公司平谷供电公司
出处
《中国电力》
2025年第9期23-32,共10页
基金
国网北京市电力公司科技项目(低压交直流混合配电网漏电故障机理研究与保护装置开发,520213240001)。
文摘
针对在含光伏电源的配电网中,现有剩余电流保护装置难以实现漏电故障的准确识别,存在误动、拒动的问题,提出一种基于完全自适应噪声集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)与牛顿拉夫逊优化算法(Newton-Raphson-based optimizer,NRBO)优化梯度提升决策树(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)的含光伏配电网漏电故障辨识模型。首先,采用CEEMDAN对含光伏配电网的漏电信号进行分解;然后,提取分解后各模态分量的能量熵构建漏电故障特征集;最后,将能量熵特征输入到NRBO-XGBoost识别模型,实现对含光伏配电网不同漏电状态的辨识。通过仿真数据对所提方法进行验证,结果表明:与其他模型相比,所提方法具有更高的辨识精度。
关键词
光伏电源
配电网
牛顿拉夫逊法
梯度提升决策树
漏电故障识别
Keywords
photovoltaic power supply
distribution network
Newton-Raphson-based optimizer
extreme gradient boosting
leakage fault identification
分类号
TM615 [电气工程]
TP18 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
出处
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被引量
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1
基于CEEMDAN与NRBO-XGBoost的含光伏配电网漏电故障辨识
刘晗
刘金东
李贺
李彦立
于起媛
赵远
耿亚男
《中国电力》
2025
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