| 基于Stacking模型融合的串聯故障電弧檢測 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大?。?span>748 K | |
| 標簽： 故障電弧 電流采集 電弧檢測 | |
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| 文檔介紹：針對低壓交流配電網中由于電弧燃燒程度不同、電流畸變程度不同而導致漏檢、錯檢問題，提出一種基于Stacking模型融合的時域故障電弧檢測方法。從回路電流中提取時域特征，將時域特征組成特征矩陣對機器學習算法決策樹和集成學習算法隨機森林等進行參數尋優。最后，將集成學習算法代替機器學習算法作為基學習器通過Stacking模型融合構建低壓交流故障檢測模型。實驗共采集6種電器的并聯電流共計96 970組，結果表明，相較于非集成算法和其他集成算法，所提方法具有更高的準確率、精確度和F1指標，其模型更為穩健。 | |
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