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基于黑洞粒子群和多层级SVM的低压交流系统短路故障类型辨识

郭冰云 黄炳华 张美锋 陈荣全 缪希仁 李文院

福州大学学报：自然科学版2022，Vol.50Issue(5)：P.627-634,8.
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福州大学学报：自然科学版2022，Vol.50Issue(5)：P.627-634,8.DOI:10.7631/issn.1000-2243.21429

基于黑洞粒子群和多层级SVM的低压交流系统短路故障类型辨识

郭冰云 1黄炳华 1张美锋 2陈荣全 2缪希仁 3李文院3

作者信息

  • 1. 福建华电电力工程有限公司,福建福州350012 福建华电可门发电有限公司,福建福州350012
  • 2. 福建华电可门发电有限公司,福建福州350012
  • 3. 福州大学电气工程与自动化学院,福建福州350108
  • 折叠

摘要

关键词

低压交流系统/短路故障类型辨识/黑洞粒子群/多层级SVM

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

郭冰云,黄炳华,张美锋,陈荣全,缪希仁,李文院..基于黑洞粒子群和多层级SVM的低压交流系统短路故障类型辨识[J].福州大学学报：自然科学版,2022,50(5):P.627-634,8.

基金项目

福建省高校产学合作资助项目(2019H6009)。 （2019H6009）

福州大学学报：自然科学版

OA北大核心CSTPCD

1000-2243

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