【摘 要】
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配电网接地故障选线是长期以来国内外研究的重难点。由于接地故障发生后,信号特征的微弱,导致现有的基于单一故障特征的方法和装置,易受各种外界因素的干扰,使得选线效果欠佳。而将多种故障特征相结合,可以起到互补的作用。基于此,采用多源信息融合的智能选线方法成为近年来研究的热点。该论文在利用极限学习机(ELM)和D-S证据理论的基础上,对多种故障特征进行融合处理,制定准确有效地接地故障选线方案,用于提高配电
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配电网接地故障选线是长期以来国内外研究的重难点。由于接地故障发生后,信号特征的微弱,导致现有的基于单一故障特征的方法和装置,易受各种外界因素的干扰,使得选线效果欠佳。而将多种故障特征相结合,可以起到互补的作用。基于此,采用多源信息融合的智能选线方法成为近年来研究的热点。该论文在利用极限学习机(ELM)和D-S证据理论的基础上,对多种故障特征进行融合处理,制定准确有效地接地故障选线方案,用于提高配电网的继电保护水平。首先,阐述了配电网接地故障选线领域的国内外研究现状以及目前主要存在的选线方法,并指出了
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