基于高频重构信号与Bayes-XGBoost的低压电弧故障辨识方法研究

针对低压配电系统中单个用电负载支路串联电弧故障辨识困难的问题,提出一种基于高频重构信号和Bayes-XGBoost 的低压电弧辨识方法.首先,搭建多支路、多负载类型的低压电弧故障真型实验平台,并采集相关数据.其次,基于故障前后主线路电流高频信号变化规律,提出信号微弱变化叠加法重构故障有效信号.最后,建立适用于单个负载支路电弧故障辨识的XGBoost模型,并采用Bayes算法对模型多个超参数进行优化.实验结果表明,所提方法在多种工况下对单个负载支路电弧故障具有较高的辨识准确率.与6种主流故障分析方法对比,所提方法在精度、训练速度和泛化能力等方面展现出了显著的优越性,有利于实现低压配电系统单个负载...

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Published in电力系统保护与控制 Vol. 51; no. 13; pp. 91 - 101
Main Authors 罗晨, 喻锟, 曾祥君, 仝海昕, 慕静茹, 谢志成, 邓军
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 电网防灾减灾全国重点实验室(长沙理工大学),湖南 长沙 410114%中国南方电网有限责任公司超高压输电公司,广东 广州 510663 01.07.2023
Subjects
信号重构
特征提取
low voltage systems
feature extraction
XGBoost
低压系统
支路电弧故障
branch circuit arc faults
signal reconstruction
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ISSN1674-3415
DOI10.19783/j.cnki.pspc.221564

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Summary:针对低压配电系统中单个用电负载支路串联电弧故障辨识困难的问题,提出一种基于高频重构信号和Bayes-XGBoost 的低压电弧辨识方法.首先,搭建多支路、多负载类型的低压电弧故障真型实验平台,并采集相关数据.其次,基于故障前后主线路电流高频信号变化规律,提出信号微弱变化叠加法重构故障有效信号.最后,建立适用于单个负载支路电弧故障辨识的XGBoost模型,并采用Bayes算法对模型多个超参数进行优化.实验结果表明,所提方法在多种工况下对单个负载支路电弧故障具有较高的辨识准确率.与6种主流故障分析方法对比,所提方法在精度、训练速度和泛化能力等方面展现出了显著的优越性,有利于实现低压配电系统单个负载支路电弧故障的可靠辨识.
ISSN:1674-3415
DOI:10.19783/j.cnki.pspc.221564