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摘要:
准确定位配电网的故障对于提高供电的可靠性和减少连续停电所造成的损失有着重要的意义,微型同步相量测量单元(micro-phasor measurement units,μPMU)的应用,为配电网故障准确定位提供更多的信息.为此,提出了一种基于μP MU信息的极限梯度提升和基于遗传算法的支持向量机的配电网单相接地故障定位方法.首先,通过μP MU提供的零序电流方向判断故障区段;然后,依据端电压电流正序向量和实际故障距离的特征集训练组合算法测距模型;最后,用组合算法故障定位器对验证集的故障定位.通过Matlab/Simulink仿真,证明该方法能够有效定位故障,承受过渡电阻、故障类型和噪声的影响,与传统的机器学习方法比较,组合模型定位方法的定位精度更高.
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文献信息
篇名 基于微型同步相量测量单元的配电网单相接地故障定位
来源期刊 分布式能源 学科 工学
关键词 配电网 故障定位 微型同步相量测量单元(μPMU) 极限梯度提升 遗传算法 支持向量机
年,卷(期) 2022,(1) 所属期刊栏目 学术研究|Basic Research
研究方向 页码范围 20-27
页数 8页 分类号 TM721
字数 语种 中文
DOI 10.16513/j.2096-2185.DE.2207103
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研究主题发展历程
节点文献
配电网
故障定位
微型同步相量测量单元(μPMU)
极限梯度提升
遗传算法
支持向量机
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
分布式能源
双月刊
2096-2185
10-1427/TK
16开
北京市海淀区清华大学学研大厦B座6层
2016
chi
出版文献量(篇)
312
总下载数(次)
2
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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