配電網(wǎng)發(fā)生高阻接地故障時,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性強,傳統(tǒng)過電流保護裝置無法辨識和動作。人工智能技術(shù)提高了高阻接地故障檢測的靈敏性和準確率。本文首先介紹了高阻接地故障檢測數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建方法;然后從信號采集、特征提取以及分類器選取對人工智能在高阻接地故障識別的應(yīng)用進行了分析和探討;最后總結(jié)了人工智能應(yīng)用于高阻接地故障檢測需要解決的關(guān)鍵問題,為后續(xù)相關(guān)研究提供了解決思路。 

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

【文章頁數(shù)】：11 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 數(shù)據(jù)庫構(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
2 數(shù)據(jù)信號采集
    2.1 電壓與電流
    2.2 磁場強度
    2.3 阻抗 （導(dǎo)納）
3 故障特征提取
    3.1 時域分析
    3.2 頻域分析
    3.3 時頻分析
4 AI分類器
    4.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    4.2 支持向量機
    4.3 決策樹
    4.4 模糊推理系統(tǒng)
    4.5 其他方法
5 研究展望
    5.1 干擾因素識別技術(shù)
    5.2 數(shù)據(jù)饑餓緩解技術(shù)
    5.3 互動強化學(xué)習(xí)技術(shù)
    5.4 經(jīng)驗知識引導(dǎo)技術(shù)
    5.5 泛化能力增強技術(shù)
6 結(jié)語


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



本文編號：2978878