摘要
本发明所述的一种基于多尺度变换的早期故障的电压电流识别方法及系统,具体步骤包括:确定线路拓扑信息,采集线路供电电压波形和电流波形;对电压波形进行滤波,计算时间窗口的瞬时电压能量值,并据此计算相邻电压周期的左右侧时间窗口能量差值和同一电压周期的左右侧时间窗口能量差值,作为电弧故障的初步判断依据;对电流波形进行多尺度变换,提取电流的高频信息和低频信息特征;采用神经网络模型建模,实现早期故障发展时段的分类;基于早期故障发展时间段,给出电缆线路的早期故障程度判断,辅助运维人员进一步决策。本发明可实现对复杂环境的含有多种干扰因素的早期故障进行相关参数的监测,帮助系统运营人员及时采取相应的措施进行优化。
技术关键词
电流识别方法
多尺度
电压
波形
周期
输入神经网络模型
能量分布特征
序列
神经网络模型建模
线路
离散小波变换
多时间尺度
参数
信号
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计数器
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