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摘要
针对负载种类对故障电弧判断产生的影响,会给故障电弧的检测带来干扰,本文提出一种基于负载电流电压波形分类的神经网络故障电弧辨识方法。首先选取几种常用负载,进行模拟电弧实验获取电流数据。使用matlab软件对采集到的电流数据进行预处理,然后选用神经网络分类模型进行故障电弧判断。结果表明:检测准确度高达98.6%,可以有效地解决因用电负载种类复杂导致的误判、准确率低等问题。
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针对负载种类对故障电弧判断产生的影响,会给故障电弧的检测带来干扰,本文提出一种基于负载电流电压波形分类的神经网络故障电弧辨识方法。首先选取几种常用负载,进行模拟电弧实验获取电流数据。使用matlab软件对采集到的电流数据进行预处理,然后选用神经网络分类模型进行故障电弧判断。结果表明:检测准确度高达98.6%,可以有效地解决因用电负载种类复杂导致的误判、准确率低等问题。
