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采用负载端电压预测串联故障电弧
被引量：
3
1
作者
高洪鑫
郭凤仪
+2 位作者
唐爱霞
王智勇
游江龙
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2019年第4期359-365,共7页
为研究串联故障电弧的检测方法,针对三相电动机及变频器负载开展了串联故障电弧实验.首先采用小波包对负载端电压进行4层分解,并建立5~16节点系数的极限学习机(Extreme learning machine, ELM)预测模型;然后利用建立的ELM预测模型对10...
为研究串联故障电弧的检测方法,针对三相电动机及变频器负载开展了串联故障电弧实验.首先采用小波包对负载端电压进行4层分解,并建立5~16节点系数的极限学习机(Extreme learning machine, ELM)预测模型;然后利用建立的ELM预测模型对10个周波的小波包节点系数进行预测,分别计算每个周波预测残差的平均值并排序,取4个最小值的均值作为故障电弧特征;最后选取正常状态下特征的最大值和故障状态下特征的最小值的均值为故障电弧检测的公共阈值.结果表明:上述方法可有效检测三相电动机及变频器负载回路中的故障电弧,同时可排除谐波及暂态干扰.
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关键词
故障电弧
负载端电压
小波包分解
极限学习机
预测残差
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职称材料
题名
采用负载端电压预测串联故障电弧
被引量：
3
1
作者
高洪鑫
郭凤仪
唐爱霞
王智勇
游江龙
机构
辽宁工程技术大学电气与控制工程学院
国网辽宁省电力有限公司辽阳供电公司
出处
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2019年第4期359-365,共7页
基金
国家自然科学基金（51674136）
文摘
为研究串联故障电弧的检测方法,针对三相电动机及变频器负载开展了串联故障电弧实验.首先采用小波包对负载端电压进行4层分解,并建立5~16节点系数的极限学习机(Extreme learning machine, ELM)预测模型;然后利用建立的ELM预测模型对10个周波的小波包节点系数进行预测,分别计算每个周波预测残差的平均值并排序,取4个最小值的均值作为故障电弧特征;最后选取正常状态下特征的最大值和故障状态下特征的最小值的均值为故障电弧检测的公共阈值.结果表明:上述方法可有效检测三相电动机及变频器负载回路中的故障电弧,同时可排除谐波及暂态干扰.
关键词
故障电弧
负载端电压
小波包分解
极限学习机
预测残差
Keywords
arc fault
load side voltage
wavelet packet decomposition
extreme learning machine
prediction residual
分类号
TM501.2 [电气工程—电器]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
采用负载端电压预测串联故障电弧
高洪鑫
郭凤仪
唐爱霞
王智勇
游江龙
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2019
3
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