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摘要：本发明公开了一种配网潜伏性故障类型辨识方法及系统，涉及配电网保护技术领域，包括获取配电网中接地故障数据，计算潜伏性故障特征；使用多元方差分析对计算的故障特征进行验证，提取潜伏性故障的有效多域特征；基于筛选出的有效多域特征，构建极限学习机ELM的潜伏性故障类型识别模型和支持向量机SVM的潜伏性故障类型分类模型，输出识别分类结果；对识别分类结果进行融合，得出配网潜伏性故障类型辨识结果。本发明基于所提取故障特征，建立基于极限学习机和基于支持向量机的潜伏性故障类型识别模型，对两个模型的识别结果进行融合，综合辨识模型优于单一模型，所提出综合模型可以提高潜伏性故障类型检测准确率和维护效率，具有良好的辨识效果。
主权项：1.一种配网潜伏性故障类型辨识方法，其特征在于：包括，获取配电网中接地故障数据，利用信号处理技术计算潜伏性故障特征；使用多元方差分析对计算的故障特征进行验证，提取潜伏性故障的有效多域特征；基于筛选出的有效多域特征，构建极限学习机ELM的潜伏性故障类型识别模型和支持向量机SVM的潜伏性故障类型分类模型，输出识别分类结果；对识别分类结果进行融合，得出配网潜伏性故障类型辨识结果。
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百度查询： 广西电网有限责任公司电力科学研究院 一种配网潜伏性故障类型辨识方法及系统
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