中压配电电缆潜伏性故障引导学习辨识方法及系统

    公开(公告)号:CN117054811A

    公开(公告)日:2023-11-14

    申请号:CN202311047236.6

    申请日:2023-08-18

    Abstract: 本发明公开了一种中压配电电缆潜伏性故障引导学习辨识方法及系统,包括:获取电缆的潜伏性故障电流数据;提取故障电流数据在时域、频域和时频域工况下的故障特征向量,并对故障特征向量进行降维优化;基于优化后的故障特征向量,利用训练好的数据‑知识联合驱动故障辨识模型,得到电缆潜伏性故障辨识结果;其中,所述数据‑知识联合驱动故障辨识模型由基于极限学习机的纯数据驱动模型和领域经验知识融合得到;本发明将电缆潜伏性故障辨识领域经验知识引入纯数据驱动模型并对其引导限制,使得融合模型获得了经验知识引入带来的泛化性能强、稳定度高、鲁棒性强、不易发生严重分类错误的能力,实现了准确判别中压配电电缆潜伏性故障。

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