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摘要
由于电的不可见性，电气故障大多没有外表特征，且关联性和相似度较强，识别难度较大。提出基于智能传感网络的电气关联故障点识别方法。采用卡尔曼滤波去除智能传感网络数据的噪声，引入支持向量机，融合网络中多传感器采集的数据，构建电气结构模型，提取电气故障信息特征。建立电气关联故障信息网络，结合可视化图谱获取电气关联故障点位置，识别电气关联故障点。实验结果表明，接地过渡电阻为100Ω且相间过渡电阻为30Ω时，所提方法的故障点定位误差低于0.25m,双端数据不同步情况下，所提方法的故障点定位误差低于1m。验证了所提方法能够有效地优化电气故障定位准确性和故障识别率。
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单位阜阳师范大学; 江西工程学院
