配電網(wǎng)發(fā)生高阻接地故障時(shí),接地電阻較大并伴隨著電弧熄滅與重燃,導(dǎo)致故障電流很小且隨機(jī)性強(qiáng),傳統(tǒng)過(guò)電流保護(hù)裝置無(wú)法辨識(shí)和動(dòng)作。人工智能技術(shù)提高了高阻接地故障檢測(cè)的靈敏性和準(zhǔn)確率。本文首先介紹了高阻接地故障檢測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建方法;然后從信號(hào)采集、特征提取以及分類器選取對(duì)人工智能在高阻接地故障識(shí)別的應(yīng)用進(jìn)行了分析和探討;最后總結(jié)了人工智能應(yīng)用于高阻接地故障檢測(cè)需要解決的關(guān)鍵問(wèn)題,為后續(xù)相關(guān)研究提供了解決思路。 

【文章來(lái)源】：南方電網(wǎng)技術(shù). 2019,13(02)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：11 頁(yè)

【文章目錄】：
0 引言
1 數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建方法
    1.1 故障特性
    1.2 故障模型
    1.3 波形數(shù)據(jù)庫(kù)
2 數(shù)據(jù)信號(hào)采集
    2.1 電壓與電流
    2.2 磁場(chǎng)強(qiáng)度
    2.3 阻抗 （導(dǎo)納）
3 故障特征提取
    3.1 時(shí)域分析
    3.2 頻域分析
    3.3 時(shí)頻分析
4 AI分類器
    4.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    4.2 支持向量機(jī)
    4.3 決策樹(shù)
    4.4 模糊推理系統(tǒng)
    4.5 其他方法
5 研究展望
    5.1 干擾因素識(shí)別技術(shù)
    5.2 數(shù)據(jù)饑餓緩解技術(shù)
    5.3 互動(dòng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)
    5.4 經(jīng)驗(yàn)知識(shí)引導(dǎo)技術(shù)
    5.5 泛化能力增強(qiáng)技術(shù)
6 結(jié)語(yǔ)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]時(shí)頻域分析方法在仿真模型驗(yàn)證中的應(yīng)用研究[D]. 吳方.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2013



本文編號(hào)：2978878