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基于AE-AMPSO-SVM的地下电缆早期故障定位方法 被引量:7
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作者 王文凯 刘明 邓斌 《电子设计工程》 2022年第13期170-174,179,共6页
地下电缆早期故障不易检测,且常伴有一系列局部放电故障并最终发展成永久性故障,对配电系统的可靠性有很大影响。为了及时确定地下配电电缆早期故障位置,提出了基于自动编码器与自适应变异粒子群优化算法优化支持向量机的地下电缆早期... 地下电缆早期故障不易检测,且常伴有一系列局部放电故障并最终发展成永久性故障,对配电系统的可靠性有很大影响。为了及时确定地下配电电缆早期故障位置,提出了基于自动编码器与自适应变异粒子群优化算法优化支持向量机的地下电缆早期故障定位方法。自动编码器对变压器端采集的故障电流信号进行特征提取,作为支持向量机的输入,通过自适应变异粒子群算法优化SVM的超参数,建立支持向量机模型,完成故障信号与故障点距离的映射,实现电缆早期故障定位。PSCAD/EMTDC的仿真结果表明,该方法能够对电缆早期故障进行精确定位,精度比现有方法有一定提高。 展开更多
关键词 地下电缆早期故障定位 自动编码器 支持向量机 自适应变异粒子群优化算法
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基于GOA-kmeans的电缆早期故障诊断技术研究 被引量:1
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作者 唐辰旭 吉畅 《四川水力发电》 2022年第5期92-96,共5页
电缆早期故障是一种间歇性故障,持续时间短且不触发继电保护动作,是永久性故障的前期过程。为识别早期故障的种类和初步估算距离永久性故障的时间,利用蝗虫优化算法及k-means的早期故障识别方法进行电缆早期故障诊断。首先利用蝗虫算法... 电缆早期故障是一种间歇性故障,持续时间短且不触发继电保护动作,是永久性故障的前期过程。为识别早期故障的种类和初步估算距离永久性故障的时间,利用蝗虫优化算法及k-means的早期故障识别方法进行电缆早期故障诊断。首先利用蝗虫算法对k-means聚类进行改进,解决k-means聚类初始中心点的选择问题,再基于优化后的k-means算法对早期故障波形持续时间、波形特征等完成分类预测,从而完成早期故障识别。采用实际数据进行验证,结果表明该方法能够有效识别配电网架空线早期故障,具有较高的工程应用价值。 展开更多
关键词 电缆早期故障 特征 蝗虫算法 实际验证
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基于电弧模型及相关性算法的电缆早期故障检测研究
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作者 张大兴 黄泽荣 +3 位作者 尹星光 李贤靓 蔡冰子 刘嘉琳 《现代电子技术》 2023年第18期97-103,共7页
电力电缆早期故障具有持续时间短、峰值电压低等特点,现有的技术方案较难被检测,且随着时间推移会演变成永久性故障。为此,文中提出一种基于电弧模型及相似性算法的电缆早期故障检测方法。首先采集电缆送端电压信号,并基于互相关相似性... 电力电缆早期故障具有持续时间短、峰值电压低等特点,现有的技术方案较难被检测,且随着时间推移会演变成永久性故障。为此,文中提出一种基于电弧模型及相似性算法的电缆早期故障检测方法。首先采集电缆送端电压信号,并基于互相关相似性函数进行异常变化识别;其次,对正弦波形进行拟合并计算其R^(2)值,根据该值超过阈值的次数做出故障是否存在的判定。所提方法能够实现电缆早期故障与其他类似非故障事件的有效区分。仿真结果表明,该方法对早期故障检测的准确度达到99%,具有较好的识别准确率和先进性。 展开更多
关键词 电缆早期故障 故障检测 电弧模型 相似性函数 正弦波形 故障识别 阈值设置
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