共被期刊论文引用了2次
您的检索式：您选中1篇文献正在查看引证文献汇总
|
|
|
题名
|
作者
|
年代
|
出处
|
被引量
|
| 1 | 基于MRSVD-RF的同杆双回线路故障识别显示文摘为提高行波保护在各种工况下的可靠性,分析区内、外故障时线路两端的初始行波电流变化规律,提出一种基于多分辨奇异值分解和随机森林的同杆双回线路区内外故障识别方法。该方法通过提取故障后线路两端的行波电流数据进行相模变换,选取变换后的同向模量电流进行6层多分辨奇异值分解,计算每层的电流积分作为特征向量输入随机森林分类器模型中进行训练和测试,来识别区内、外故障。仿真结果表明,该方法在各种工况下都能够准确地进行故障识别,并在抗噪声干扰和CT饱和方面也具有良好的表现。 | 杨亮 吴浩 胡潇涛 杨杰 陈佳豪 刘益岑 | 2022 | 电力系统及其自动化学报2022，34，1： | 3 |
| 2 | 基于VMD-DE-ELM的同杆双回输电线路故障识别显示文摘为了提升同杆双回输电线路的稳定性和准确性,通过对区内/外故障电压反行波变化规律进行分析,提出了一种基于变分模态分解和差分进化算法优化极限学习机(VMD-DE-ELM)的同杆双回输电线路区内/外故障识别新方法。首先对发生故障后两端的电压、电流进行相模变换;再利用VMD将故障后一段时窗内的电压反行波分解到5个尺度上;用特征提取对应尺度下的能量熵组成特征向量;最后针对区内/外故障样本具有不平衡性,通过使用SMOTE算法对区外样本进行扩充后,将特征向量集输入到DE-ELM分类器进行训练和测试。大量仿真结果表明:该方法在不同故障类型、不同过渡电阻、不同故障初始角以及不同故障位置情况下能有效实现区内外故障识别,且在CT饱和、噪声干扰等情况下也能较好识别区内外故障。 | 邹西 吴浩 邓思敬 漆知渊 宋弘 | 2023 | 四川轻化工大学学报(自然科学版)2023，36，5： | 0 |
您所在的机构暂未开通此部分的功能，请联系管理员