采用负载端电压预测串联故障电弧

论文摘要

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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类型: 期刊论文

作者: 高洪鑫,郭凤仪,唐爱霞,王智勇,游江龙

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

来源: 辽宁工程技术大学学报(自然科学版) 2019年04期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业

单位: 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

基金: 国家自然科学基金（51674136）

分类号: TM501.2

页码: 359-365

总页数: 7

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标签：故障电弧论文;  负载端电压论文;  小波包分解论文;  极限学习机论文;  预测残差论文;