论文摘要
为了提高配电网故障诊断能力,提出一种基于机器学习的配电网故障信号智能检测算法。构建配电网故障信号模型,对多载波配电网故障信号进行频谱分解,对配电网故障信号进行自适应盲分离处理,对配电网故障信号的尺度和时延等参量进行自适应估计,在此基础上对配电网故障信号噪声分析,根据配电网故障信号特征量的频谱偏移特性进行高分辨谱特征提取,对提取的谱特征量采用机器学习算法进行自适应学习和智能检测,实现配电网故障信号的谱峰搜索,结合波束形成方法实现旁瓣干扰抑制,提高检测性能。仿真结果表明,采用该算法进行配电网故障信号检测的准确性较高,抗干扰能力较强,提高了配电网的故障诊断能力。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 董学新,潘筠,王丽锋,王凯
关键词: 机器学习,配电网,故障信号,智能检测
来源: 自动化与仪器仪表 2019年07期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业,自动化技术
单位: 国网山东省电力公司威海供电公司,囯网山东省电力公司
基金: 国家自然科学基金(No.71071089),国家电网公司科技项目(No.520609170001)
分类号: TM727;TP181
DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2019.07.043
页码: 43-46
总页数: 4
文件大小: 772K
下载量: 145