本文選題：小電流接地故障 + 樣本數(shù)據(jù)��； 參考：《中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)》2014年34期

【摘要】：針對(duì)零序暫態(tài)分量的特點(diǎn)以及現(xiàn)有的信息融合技術(shù)在小電流接地故障選線中具有樣本數(shù)據(jù)不均衡、維數(shù)災(zāi)難和經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)高的缺陷,分析選線樣本的特性,提出基于樣本數(shù)據(jù)處理和ADABOOST法的小電流接地故障選線的新方法。首先,通過(guò)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和快速傅里葉變換對(duì)零序信號(hào)進(jìn)行故障特征提取,然后利用故障特征建立線路故障測(cè)度和利用信息增益度建立方法故障測(cè)度,進(jìn)一步通過(guò)主成分分析法對(duì)故障特征樣本進(jìn)行降維處理以及利用SMOTE采樣法處理樣本的不均衡性,最后將處理后的數(shù)據(jù)運(yùn)用ADABOOST進(jìn)行綜合選線。通過(guò)系統(tǒng)模型仿真,驗(yàn)證了主成分分析法和SMOTE采樣法對(duì)樣本數(shù)據(jù)處理的合理性以及利用ADABOOST選線的有效性,結(jié)果表明所提方法應(yīng)用于選線具有較高的準(zhǔn)確率和靈敏度。
[Abstract]:In view of the characteristics of zero-sequence transient components and the shortcomings of existing information fusion techniques in fault line selection of low-current grounding faults, such as uneven sample data, disaster dimension and high empirical risk, the characteristics of line selection samples are analyzed. A new method of small current grounding fault line selection based on sample data processing and ADABOOST method is proposed. Firstly, the fault feature of zero-sequence signal is extracted by empirical mode decomposition and fast Fourier transform, then fault measure is established by fault feature and fault measure is established by using information gain degree. Furthermore, the dimensionality reduction of fault feature samples is carried out by principal component analysis and the unbalance of samples is processed by SMOTE sampling method. Finally, the processed data is selected by ADABOOST. The rationality of principal component analysis (PCA) and SMOTE sampling method for sample data processing and the effectiveness of ADABOOST line selection are verified by simulation of the system model. The results show that the proposed method has high accuracy and sensitivity in line selection.
【作者單位】： 中國(guó)礦業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院;
【基金】：教育部科學(xué)技術(shù)研究重大項(xiàng)目基金(311021)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TM862

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1925385