基于人工智能的小电流接地故障融合选线 技术研究与开发应用

摘要：

目前,小电流接地选线在准确率和可靠性方面的研究成为重点.针对单一选线算法的不足,已经开展了多重算法的应用研究,但算法的融合未考虑适用性和有效域问题.本文借助大数据分析和人工智能技术,通过人工智能对大量波形数据的深度学习和故障特征捕捉,智能进行算法权重分析和算法选用,同时增加人工智能深度学习算法,有效增加对特殊和高阻接地故障的判别,极大地提高接地故障的辨识率和选线准确度.

关键词：小电流接地系统、人工智能、多判据融合、故障选线

所属期刊栏目：15

分类号：TM862(高电压技术)

在线出版日期：2019-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

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