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题名基于K均值聚类算法的谐振接地系统故障区段定位方法
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作者
黄劼
汪逸帆
林叶青
胡荔丹
王丹豪
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机构
国网福建省电力有限公司福州供电公司
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出处
《电气技术》
2024年第3期24-31,37,共9页
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基金
国网福建省电力有限公司科学技术项目(521310230004)。
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文摘
现有的谐振接地配电网单相接地故障定位方法存在通信依赖过度、特征分析复杂和阈值设置困难等问题,现场运行的适用性较低。本文基于深度融合智能开关在配电网中的应用,研究三相电流变化量的波形特征,提出基于K均值聚类算法的就地选段方法。该方法提取各区段数据特征量,发挥K均值聚类算法无监督学习的优点,使各检测节点只需处理本地故障信号,从而减轻通信压力。利用仿真和现场数据验证该方法的可行性,结果表明,该方法在多种故障工况下都表现出较高的可靠性,并且能够较好地适应现场环境。
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关键词
谐振接地系统
单相接地故障
就地选段
K均值聚类
非监督学习
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Keywords
resonant grounding system
single line to ground fault
local section selection
K-means clustering
unsupervised learning
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分类号
TM862
[电气工程—高电压与绝缘技术]
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