【摘 要】
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及时准确地检测出故障馈线在谐振接地系统中一直是研究的热点,传统的检测方法一般采用单一故障馈线检测方法,如小波变换法、暂态能量法、五次谐波电流法等。但是这些方法只考
【机 构】
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福州大学电气工程与自动化学院,台湾元智大学电机工程学系,国网福建晋江市供电有限公司
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及时准确地检测出故障馈线在谐振接地系统中一直是研究的热点,传统的检测方法一般采用单一故障馈线检测方法,如小波变换法、暂态能量法、五次谐波电流法等。但是这些方法只考虑了部分故障信息,选线的可靠性较低。本文提出了一种基于离散小波包变换（DWPT）和机器学习的故障选线新方法。对采集到的各馈线暂态零序电流信号做DWPT处理获取时频矩阵,采用统计量对时频矩阵做特征量提取。通过不同故障条件下的大量训练样本形成Adaboost分类器实现故障选线,利用基于PSCAD/EMTDC软件搭建10kV配电网模型。测试结果表明,所
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