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摘要
缺少零序电压采集的配电站所终端通常用融合识别方法识别接地故障,要求融合识别方法能够适应配电站所的不同拓扑,而且对较小接地电流的故障有较高的识别准确率。文中提出的方法结合了物理模型驱动和神经网络方法。首先,基于接地故障的物理模型,通过比对优化基于零序电流的特征量,预处理数据并选取参考间隔,解决拓扑或间隔数变化的问题,并设计单间隔相电流特征量,以提高故障识别准确率。然后,利用神经网络融合多个特征量,增强不同特征的协同判决能力,降低定值设定对灵敏度的影响。现场接地故障实验表明,文中提出的方法对不同拓扑有很强的适应能力,并具备很高的识别准确率。
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