基于小波包变换和XGBoost的高压交流输电线路故障诊断

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中文摘要：针对高压交流输电线路短路故障情况,将三相交流电流和电压信号进行小波包变换以提取故障特征,然后将提取到的特征输入XGBoost模型中进行故障诊断.结果表明,与传统故障检测方法相比,基于小波包变换和XGBoost的故障诊断方法不受故障类型影响,对10种高压交流输电线路故障的识别准确率高达99.6％,是一种准确、可靠的高压交流输电线路故障诊断方法.

外文标题：Fault Diagnosis of High-Voltage AC Transmission Lines Based on Wavelet Packet Transform and XGBoost

外文摘要：In view of the short-circuit fault situation of high-voltage AC transmission line,the three-phase AC voltage and current signals are transformed into wavelet packets to extract the fault features,and then the extracted features are input into the XGBoost model for fault diagnosis.The experimental re-sults show that the fault identification accuracy of the fault diagnosis method based on wavelet packet transform and XGBoost is 99.6％for the fault of high-voltage AC transmission line under different oper-ating conditions.Compared with other machine learning models,this method has high accuracy.

外文关键词：

transmission linesfault classificationwavelet packet transformXGBoost

作者：

潘敏、汪旭明、孙龙飞、雷可君、杨喜

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作者单位：

吉首大学通信与电子工程学院,湖南吉首 416000

关键词：

输电线路故障分类小波包变换 XGBoost

基金：

国家自然科学基金资助项目国家自然科学基金资助项目湖南省教育厅科学研究项目湖南省环保科研项目国家大学生创新创业训练项目国家大学生创新创业训练项目吉首大学校级科研创新项目

项目编号：

618610196216101221A0335HBKT-2022017S202010531009202110531029Jdy22021

出版年：

2024

DOI：

10.13438/j.cnki.jdzk.2024.04.006

吉首大学学报(自然科学版)

吉首大学

吉首大学学报(自然科学版)

影响因子：0.451

ISSN：1007-2985

年,卷(期)：2024.45(4)