[发明专利]一种基于集成机器学习的故障电弧检测方法在审
| 申请号： | 202110072617.4 | 申请日： | 2021-01-19 |
| 公开（公告）号： | CN112904157A | 公开（公告）日： | 2021-06-04 |
| 发明（设计）人： | 王毅;陈进 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G01R31/12 | 分类号： | G01R31/12;G06N20/20;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 400065*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于集成机器学习的低压交流供电系统下的串联故障电弧检测方法，主要针对低压交流供电系统下产生串联故障电弧时由于电弧燃烧程度不同，电流畸变程度不同而导致漏检、错检。本发明方法包括：在低压交流供电系统下，收集不同类型负载单独工作下的正常和故障电流及多个负载并联工作时的正常和故障电流；从回路电流中提取时域特征，将时域特征组成特征矩阵对机器学习算法决策树和集成学习算法随机森林等进行参数寻优；将bagging集成学习算法以及boosting集成学习算法代替机器学习算法作为基学习器通过Stacking模型融合构建低压交流故障检测模型。利用训练好的模型用于电路中的故障电弧检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 集成 机器 学习 故障 电弧 检测 方法 | ||
【主权项】：
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