基于样本数据处理和ADABOOST的小电流接地故障选线

发布时间：2018-05-23 15:47

本文选题：小电流接地故障 + 样本数据　；参考：《中国电机工程学报》2014年34期

【摘要】：针对零序暂态分量的特点以及现有的信息融合技术在小电流接地故障选线中具有样本数据不均衡、维数灾难和经验风险高的缺陷,分析选线样本的特性,提出基于样本数据处理和ADABOOST法的小电流接地故障选线的新方法。首先,通过经验模态分解和快速傅里叶变换对零序信号进行故障特征提取,然后利用故障特征建立线路故障测度和利用信息增益度建立方法故障测度,进一步通过主成分分析法对故障特征样本进行降维处理以及利用SMOTE采样法处理样本的不均衡性,最后将处理后的数据运用ADABOOST进行综合选线。通过系统模型仿真,验证了主成分分析法和SMOTE采样法对样本数据处理的合理性以及利用ADABOOST选线的有效性,结果表明所提方法应用于选线具有较高的准确率和灵敏度。
[Abstract]:In view of the characteristics of zero-sequence transient components and the shortcomings of existing information fusion techniques in fault line selection of low-current grounding faults, such as uneven sample data, disaster dimension and high empirical risk, the characteristics of line selection samples are analyzed. A new method of small current grounding fault line selection based on sample data processing and ADABOOST method is proposed. Firstly, the fault feature of zero-sequence signal is extracted by empirical mode decomposition and fast Fourier transform, then fault measure is established by fault feature and fault measure is established by using information gain degree. Furthermore, the dimensionality reduction of fault feature samples is carried out by principal component analysis and the unbalance of samples is processed by SMOTE sampling method. Finally, the processed data is selected by ADABOOST. The rationality of principal component analysis (PCA) and SMOTE sampling method for sample data processing and the effectiveness of ADABOOST line selection are verified by simulation of the system model. The results show that the proposed method has high accuracy and sensitivity in line selection.
【作者单位】：中国矿业大学信息与电气工程学院;
【基金】：教育部科学技术研究重大项目基金(311021)~~
【分类号】：TM862

【参考文献】

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【共引文献】

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