基于人工智能的小电流接地故障融合选线技术研究与开发应用

作者：金涛; 张巍; 黄丽萍; 瞿剑飞; 王贤军

来源：科技创新导报, 2018, 15(29): 1-2.

DOI：10.16660/j.cnki.1674-098X.2018.29.001

• 小电流接地系统
• 人工智能
• 多判据融合
• 故障选线

目前,小电流接地选线在准确率和可靠性方面的研究成为重点。针对单一选线算法的不足,已经开展了多重算法的应用研究,但算法的融合未考虑适用性和有效域问题。本文借助大数据分析和人工智能技术,通过人工智能对大量波形数据的深度学习和故障特征捕捉,智能进行算法权重分析和算法选用,同时增加人工智能深度学习算法,有效增加对特殊和高阻接地故障的判别,极大地提高接地故障的辨识率和选线准确度。