基于平稳小波变换的光伏直流串联电弧故障检测OA北大核心CSTPCD
Photovoltaic DC series arc fault detection based on stationary wavelet transform
光伏系统直流串联电弧故障具有随机性和隐蔽性的特点,且容易受到外部环境和光伏系统内部噪声的影响,难以检测.利用小波变换提取的电流时频域特征对电弧故障有很好的辨识度,但面临小波基选取的问题.在采集大量电弧故障数据的基础上,通过小波变换分析和对比实验,提出一种针对常用电弧故障特征指标提取的最优小波基选取方法.通过此方法确定bior4.4 小波基为提取电弧故障特征的最优小波基,并由此构建基于bior4.4 平稳小波变换的时频域特征.通过对比试验发现,基于…查看全部>>
A PV DC series arc fault has the characteristics of randomness and concealment,and it is easily affected by the external environment and internal noise of the PV system,making it difficult to detect.The current time-frequency domain features extracted by wavelet transform can identify an arc fault very well,but it faces the problem of optimal wavelet base selection.Based on the collection of a large amount of arc fault data,this paper proposes an optimal wav…查看全部>>
王桐;史雯;石浩渊;康子良
内蒙古电力集团有限责任公司内蒙古电力科学研究院,内蒙古 呼和浩特 010020内蒙古电力集团有限责任公司呼和浩特供电分公司,内蒙古 呼和浩特 010020内蒙古电力集团有限责任公司内蒙古电力科学研究院,内蒙古 呼和浩特 010020燕山大学电气工程学院,河北 秦皇岛 066004
电弧故障平稳小波变换最优小波基近似熵样本熵随机森林算法
arc faultstationary wavelet transformoptimal wavelet basisapproximate entropysample entropyrandom forest algorithm
《电力系统保护与控制》 2024 (12)
82-93,12
This work is supported by the National Natural Science Foundation of China(No.51877186). 国家自然科学基金项目资助(51877186)
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