【摘 要】
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以实验室模拟雾霾环境下污闪得到的大量电流数据为基础,运用ARMA算法建立故障检测模型。研究发现,雾霾天气下的绝缘子污闪与普通闪络有很大差别,且雾霾所含的主要盐分不同,故
【机 构】
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中国矿业大学电气与动力工程学院,广州市供电局有限公司
【基金项目】
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中国矿业大学实验室开放基金资助项目(20180201)
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以实验室模拟雾霾环境下污闪得到的大量电流数据为基础,运用ARMA算法建立故障检测模型。研究发现,雾霾天气下的绝缘子污闪与普通闪络有很大差别,且雾霾所含的主要盐分不同,故障特征也不一样。为进一步提取故障特征,提出了两种基于ARMA算法的故障诊断模型:基于ARMA预测误差的雾霾天绝缘子故障诊断模型和基于ARMA预测平均绝对误差的小波能量参数区间模型。前者是套用不同故障模型,通过静态预测误差的大小来判别故障类型;后者结合小波分析方法,克服了ARMA算法在故障特征提取过程中出现低区分度问题,以能量区间的方式区分和
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