基于人工智能的10 kV配网合环转供电故障检测方法

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当前10 kV配网合环转供电故障检测为工程中面临的难题之一,传统方法容易将正常状态下的非平稳信号误检测为故障信号,检测精度低,有效提取故障信号特征与检测故障为解决问题的两个关键问题,为此,提出基于人工智能的10 kV配网合环转供电故障检测方法.将HHT良好的信号分析能力与径向基神经网络可靠的辨识能力结合在一起,依据固有模态函数定义,按照数据集极大值与极小值,通过三次样条插值完成EMD分解,针对各IMF分解信号进行HT处理,获取边际谱,计算瞬时频率,检测出故障信号,对一段时间内大规模信号进行故障信号采集,采用小波包分析对不同故障信号进行提取,作为径向基神经网络的输入,在出现10 kV配网合环转供电故障时,结合监控中心接收的实时数据,运行径向基神经网络,自动获取故障检测结果.实验结果表明,所提方法对故障的检测精度高.
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