【摘 要】
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故障分类对故障原因分析和快速恢复变电站正常运行具有重要意义,为此文中提出了一种基于数据挖掘的变电站配电系统接地故障的分类方法。在变电站配电系统发生故障时,首先对故
【机 构】
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国家电网公司西北分部,国网南京南瑞集团公司（国网电力科学研究院）,国电南瑞科技股份有限公司
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故障分类对故障原因分析和快速恢复变电站正常运行具有重要意义,为此文中提出了一种基于数据挖掘的变电站配电系统接地故障的分类方法。在变电站配电系统发生故障时,首先对故障电流和电压信号进行采样。其次将希尔伯特-黄变换(HHT)带通滤波器应用于故障信号采样,建立了故障信号的时频能量矩阵。最后将时频能量矩阵作为数字图像的像素矩阵,采用基于卷积神经网络(CNN)的图像相似性识别方法进行故障分类。实验结果表明,该方法在变电站配电系统故障分类中具有较高的准确性和鲁棒性。
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