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摘要
针对低压配电系统方式复杂、负载种类繁多、串联故障电弧的检测难度越来越大的问题，提出了1种基于时频域特征分析和多标签神经网络(ML-NN)分类的串联故障电弧检测与选线的方法.该方法通过采集多回路负载的不同支路发生电弧时的干路电流，对其时域采取统计的方法对故障电流的方差、均值、偏度和峰度进行分析，对其频域采用小波变换的方法得到其故障电流的小波系数特征.将时频域特征作为神经网络的输入进行训练，同时采用反向传播方法来训练模型，实现故障电弧检测和故障选线.经过实验验证，故障电弧检测和选线的准确度分别达到了97.57%、99%.
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