智能故障指示器实现技术研究

• 作者: 李子涵 李章维
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 智能故障指示器 聚类分析 故障匹配 工频信号 暂态过程 微分符号
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 286-288
• 页数: 3页
• 分类号: TM912
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2017.08.074

摘要

传统故障指示器在现场只记录采集信息,不能有效进行现场故障分析和判断,故障分析判断的延迟较大,故障判断的准确率较低;引入周期滤波方法,消除工频信号对采样的影响,利用微分符号统计和最大值统计方法,获得小电流接地系统暂态过程的纯净波形和峰峰值,采用基于聚类分析的故障判断策略,及时准确地判断供配电网络故障,上报故障集控中心综合处理,提高电网运行的可靠性,同时实现故障指示器采集信息的现场分析处理.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李章维	浙江工业大学信息学院	33	120	6.0	9.0
2	李子涵	浙江工业大学国际学院	1	6	1.0	1.0