摘要
本发明公开了一种配电控制设备分布式故障检测系统及方法,属于故障检测技术领域,在配电系统的若干个控制节点处采集历史及实时电力运行数据;提取电流零序分量变化率与瞬时谐波相位扰动指数,构建低频高风险样本识别函数,对样本进行评分;基于评分结果构建样本特征集,训练生成模型,用于学习稀有故障样本的潜在分布;生成模拟稀有故障样本并注入原始训练集中,构建增强型训练集;利用增强型训练集训练决策树模型,基于信息增益构建故障分类结构,并部署于各控制节点,实现稀有故障的分布式识别;该方法提升了配电系统对高阻接地、电弧扰动等低频高危故障的识别能力,提高了故障分类的全面性与系统运行的安全性。
技术关键词
配电控制设备
分布式故障检测
电力运行数据
谐波相位
决策树模型
高风险
生成对抗网络
训练集
分类结构
配电系统
电力数据采集装置
模型训练模块
节点处
零序电流分量
样本类别标签
数据采集模块
引入注意力机制
智能环网柜
系统为您推荐了相关专利信息
分类存储方法
决策树分类算法
决策树模型
构建分类模型
分块存储方法
QoS指标
机器学习模型
多模态
历史性能数据
流水线
CFB锅炉
燃料分配
环境监测模块
负荷
计量模块
检修策略
动态管理方法
模糊综合评价模型
节点
检修方式
全景图像拼接方法
像素点
全景图像拼接装置
策略
图像采集装置