基于XGBoost的配电网高阻接地故障检测方法OA北大核心CSTPCD

配电网高阻接地故障具有电气量微弱、与正常运行工况相似等特点,因此难以检测。针对传统指标阈值法常由经验整定,在复杂环境下适应性较差、灵敏性不足等问题,提出一种基于极端梯度提升(extremegradient boosting, XGBoost)的配电网高阻接地故障检测方法,以避免复杂的阈值整定。首先,通过建立10 kV中压配电系统高阻接地故障的等效模型,获取高阻接地故障和正常运行工况的零序电流数据。然后,在对数据进行归一化处理的基础上,利用XGBoost直接从原始量测信息中学习其与高阻接地故障的映射关系,构建高阻接地故障检测模型,以降低因特征提取产生的误差。最后,大量仿真结果表明,所提方法对高阻接地故障检测具有较好的灵敏性和速动性,并且在噪声和数据缺失等情况下表现出较强的泛化能力。