低压系统短路故障建模及电流预测技术
短路电流峰值对低压配电系统选择性保护及其断路器可靠分断十分重要,迄今尚缺乏深入研究.本文利用短路故障早期检测技术,在仿真分析短路故障早期参数的基础上,采用灰度关联度,得出对短路电流峰值的主要影响因素,并采用极端学习机(ELM)实现短路电流峰值的预测.仿真结果表明,灰色关联度可有效辨识短路电流主要因素,降低了短路电流预测特征变量维数,基于短路故障早期检测及极端学习机的短路电流预测方法,具有鲁棒性强且精度高的特点,为低压选择性保护技术的实现奠定基础.
低压配电系统 短路电流 故障检测 峰值预测 灰色关联度 极端学习机
郅萍 缪希仁 吴晓梅
福州大学电气工程与自动化学院,福建 福州 350108
国内会议
福州
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2016-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）