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公开(公告)号：CN113076986A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110333850.3
申请日：2021-03-29
申请人： 西安交通大学 , 国网陕西省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种过滤式与封装式评价策略相结合的光伏故障电弧特征选择方法，对待选的多特征集采用ReliefF算法进行处理，基于故障电弧特征相关度赋予给不同特征相应的权重，进而筛除权重较低的特征，若给定需要的特征个数，采用最大相关最小冗余算法可得到需要的最佳特征集，否则采用最大相关最小冗余算法得到一系列非冗余特征集，并采用分类器正确率与特征个数的多目标优化进行求解，得到最佳特征集。本发明通过结合多种特征选择方法构造出了满足不同需求的最佳数据集，充分挖掘了用于故障电弧数据分析的最佳特征，实现了故障电弧特征集合维数的降低，减少了分类器训练时间，有利于提高故障电弧检测算法的快速性与可靠性。
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公开(公告)号：CN113094983B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202110333953.X
申请日：2021-03-29
申请人： 西安交通大学 , 国网陕西省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G06F30/27 , G06K9/62 , G06F113/04 , G06F119/10
摘要： 本发明公开了一种光伏系统直流故障电弧多维时变特性的在线模拟方法，经过U‑I模型模拟直流故障电弧的时域特性，经过粉红噪声模型模拟直流故障电弧的频域特性，构建滤波器对粉红噪声模型进行修正，并将两个模型进行叠加，得到用于多故障电弧特性同步模拟的静态光伏系统直流故障电弧模型；在U‑I模型、粉红噪声模型中引入时间因素变量，进而分别建立在不同电弧燃烧演变过程中生弧间隙、回路电流等影响故障电弧特性关键参数与故障电弧时频特性之间的动态关联模型。本发明建立了具有多维时变故障电弧特性演变全过程表达功能的动静态光伏系统直流故障电弧数学模型，实现了不同应用场景和系统结构条件下故障电弧特性变化的有效模拟。
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公开(公告)号：CN114062880A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111566994.X
申请日：2021-12-20
申请人： 西安交通大学 , 国网陕西省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G01R31/12
摘要： 本发明公开了一种基于自适应信号处理及CART树集成学习的直流故障电弧检测方法，采用经验小波变换对直流系统输出电流信号进行分解，利用选定频段的分解信号构造故障电弧检测特征，采用CART树集成学习算法构建故障电弧检测模型，并根据输入的故障电弧检测特征实时输出故障判定结果。本发明通过采用经验小波变换可以针对不同类型的直流系统构造具有自适应能力的故障电弧检测特征，其能明显反映直流系统的故障电弧特性，并且通过采用CART树集成学习算法，实现了对直流故障电弧的智能、快速、准确检测，从而提升了直流系统的安全稳定运行能力。
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公开(公告)号：CN113095173A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110336660.7
申请日：2021-03-29
申请人： 西安交通大学 , 国网陕西省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种Adaboost融合多分类器的光伏系统故障电弧检测方法，对系统电流进行实时采样，并对采样数据进行特征计算，将特征量输入至训练好的三种模型，将三种模型的判断结果输入至训练完成的Adaboost模型，得到用于光伏系统状态指示的判定电平，通过构建的故障电弧切断标准便可判断当前时间窗内光伏系统是否发生故障电弧。本发明解决了故障电弧检测中的类不平衡问题，提高数据处理效率及对复杂故障电弧情况的识别能力；并且为可用机器学习模型提供了融合为一个机器学习模型的方法，允许在不修改源代码的情况下快速编辑模型结构，使得整个模型效果更优，提升了直流光伏系统安全稳定运行的能力。
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公开(公告)号：CN113095173B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202110336660.7
申请日：2021-03-29
申请人： 西安交通大学 , 国网陕西省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06N20/20
摘要： 本发明公开了一种Adaboost融合多分类器的光伏系统故障电弧检测方法，对系统电流进行实时采样，并对采样数据进行特征计算，将特征量输入至训练好的三种模型，将三种模型的判断结果输入至训练完成的Adaboost模型，得到用于光伏系统状态指示的判定电平，通过构建的故障电弧切断标准便可判断当前时间窗内光伏系统是否发生故障电弧。本发明解决了故障电弧检测中的类不平衡问题，提高数据处理效率及对复杂故障电弧情况的识别能力；并且为可用机器学习模型提供了融合为一个机器学习模型的方法，允许在不修改源代码的情况下快速编辑模型结构，使得整个模型效果更优，提升了直流光伏系统安全稳定运行的能力。
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公开(公告)号：CN113097988A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110343610.1
申请日：2021-03-30
申请人： 西安交通大学 , 国网陕西省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种应用无源元件抑制直流故障电弧的方法，在直流系统中的电源输出侧加入基于无源元件的故障电弧抑制模块，无源元件中的电感L串联在系统回路中，可控制故障电弧发生瞬间电流不发生大波动，电容C并联在系统电源输出侧两端，两者配合可控制系统电源输出侧在故障电弧发生期间不发生大波动，降低故障电弧自持概率，使系统无法提供足够的故障电弧电压，实现直流系统中故障电弧的迅速熄弧，并抑制故障电弧出现重击穿现象，从而保护直流系统安全可靠运行。
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公开(公告)号：CN114062880B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202111566994.X
申请日：2021-12-20
申请人： 西安交通大学 , 国网陕西省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G01R31/12
摘要： 本发明公开了一种基于自适应信号处理及CART树集成学习的直流故障电弧检测方法，采用经验小波变换对直流系统输出电流信号进行分解，利用选定频段的分解信号构造故障电弧检测特征，采用CART树集成学习算法构建故障电弧检测模型，并根据输入的故障电弧检测特征实时输出故障判定结果。本发明通过采用经验小波变换可以针对不同类型的直流系统构造具有自适应能力的故障电弧检测特征，其能明显反映直流系统的故障电弧特性，并且通过采用CART树集成学习算法，实现了对直流故障电弧的智能、快速、准确检测，从而提升了直流系统的安全稳定运行能力。
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公开(公告)号：CN113076986B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202110333850.3
申请日：2021-03-29
申请人： 西安交通大学 , 国网陕西省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种过滤式与封装式评价策略相结合的光伏故障电弧特征选择方法，对待选的多特征集采用ReliefF算法进行处理，基于故障电弧特征相关度赋予给不同特征相应的权重，进而筛除权重较低的特征，若给定需要的特征个数，采用最大相关最小冗余算法可得到需要的最佳特征集，否则采用最大相关最小冗余算法得到一系列非冗余特征集，并采用分类器正确率与特征个数的多目标优化进行求解，得到最佳特征集。本发明通过结合多种特征选择方法构造出了满足不同需求的最佳数据集，充分挖掘了用于故障电弧数据分析的最佳特征，实现了故障电弧特征集合维数的降低，减少了分类器训练时间，有利于提高故障电弧检测算法的快速性与可靠性。
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公开(公告)号：CN113094983A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110333953.X
申请日：2021-03-29
申请人： 西安交通大学 , 国网陕西省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G06F30/27 , G06K9/62 , G06F113/04 , G06F119/10
摘要： 本发明公开了一种光伏系统直流故障电弧多维时变特性的在线模拟方法，经过U‑I模型模拟直流故障电弧的时域特性，经过粉红噪声模型模拟直流故障电弧的频域特性，构建滤波器对粉红噪声模型进行修正，并将两个模型进行叠加，得到用于多故障电弧特性同步模拟的静态光伏系统直流故障电弧模型；在U‑I模型、粉红噪声模型中引入时间因素变量，进而分别建立在不同电弧燃烧演变过程中生弧间隙、回路电流等影响故障电弧特性关键参数与故障电弧时频特性之间的动态关联模型。本发明建立了具有多维时变故障电弧特性演变全过程表达功能的动静态光伏系统直流故障电弧数学模型，实现了不同应用场景和系统结构条件下故障电弧特性变化的有效模拟。
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公开(公告)号：CN118584264A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410633633.X
申请日：2024-05-21
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： G01R31/12 , G01R23/16 , G06F18/2131 , G06F18/24
摘要： 本发明公开了基于同步压缩小波变换和ARIMA算法的直流故障电弧检测方法，利用希尔伯特天线获取的直流故障电弧的电磁辐射信号，通过同步压缩小波变换得到电磁信号的时频信息，采用自回归求和滑动平均(ARIMA)模型来进行故障检测，若连续三个时间窗检测为故障结果，则输出故障电弧切断信号，实现通过分析电磁辐射信号特征对直流故障电弧的准确预测。本发明通过同步压缩小波变换，挖掘出不同电流等级、不同电极材料、不同天线测量距离和角度情况下直流故障电弧的电磁辐射信号的特征信息，更加准确地、快速地切断直流故障电弧，提升了故障电弧检测方法的普适性和系统的安全稳定运行能力。
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