典型文献
基于信号分析技术和人工智能算法的电力线路故障定位研究
文献摘要：
针对基于行波分析的故障定位方法存在的部署成本高,且在串补电路中精度不足的问题,提出一种基于信号处理技术和人工智能算法相结合的低成本故障定位方法.使用双曲S变换对故障电流进行时频转换以提取故障特征,使用能量谱分析技术对故障特征进行降维处理,并将所得到的故障特征输入反向传递人工神经网络(BP-ANN)模型,实现对电力线路故障距离的识别.仿真实验表明,在不同故障类型、不同过渡电阻的条件下,该方法均能够实现准确的故障定位.
文献关键词：
双曲S变换;能量谱分析;BP-ANN;故障定位
中图分类号：
作者姓名：
董诗焘;路学刚;孙华利;叶清华
作者机构：
云南电力调度控制中心,云南 昆明 650000;南京南瑞继保工程技术有限公司,江苏 南京 211102
文献出处：
引用格式：
[1]董诗焘;路学刚;孙华利;叶清华-.基于信号分析技术和人工智能算法的电力线路故障定位研究)[J].能源与环保,2022(11):35-40
A类：
B类：
信号分析,人工智能算法,电力线路,线路故障,定位研究,行波,波分,故障定位方法,部署成本,串补,补电,信号处理,双曲,故障电流,流进,时频转换,故障特征,能量谱分析,谱分析技术,降维处理,人工神经网络,ANN,故障距离,故障类型,同过,过渡电阻
AB值：
0.375282
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