【摘 要】
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目前,小电流接地选线在准确率和可靠性方面的研究成为重点。针对单一选线算法的不足,已经开展了多重算法的应用研究,但算法的融合未考虑适用性和有效域问题。本文借助大数据
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目前,小电流接地选线在准确率和可靠性方面的研究成为重点。针对单一选线算法的不足,已经开展了多重算法的应用研究,但算法的融合未考虑适用性和有效域问题。本文借助大数据分析和人工智能技术,通过人工智能对大量波形数据的深度学习和故障特征捕捉,智能进行算法权重分析和算法选用,同时增加人工智能深度学习算法,有效增加对特殊和高阻接地故障的判别,极大地提高接地故障的辨识率和选线准确度。
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