文档名：基于5G的配电网智能故障诊断方法
摘要：配电网是电网中发生短路故障最多且智能化程度较低的地方.目前主要使用基于零序电流比幅法来进行接地故障的故障诊断,但存在非接地故障识别率低和无法快速识别等问题.采用5G通信技术,提出三序复合电流检测法并结合广义回归神经网络(GRNN,generalizedregressionneuralnetwork)来实现配电网故障诊断的实时传输与快速决策.测试结果表明可提升非接地故障的识别率达20％以上,解决了以往通信不可靠和故障诊断智能化不高等问题.
Abstract：Distributionnetworkistheplacewiththemostshortcircuitfaultsandlowdegreeofintelligence.Atpresent,thezero-sequencecurrentamplitudecomparisonmethodismainlyusedforfaultdiagnosisofgroundingfault,buttherearesomeproblemssuchaslowrecognitionrateofnon-groundingfaultandunabletoidentifyquickly.5Gcommunicationtech-nologyisadopted,three-sequencecompositecurrentdetectionmethodisproposed,andgeneralizedregressionneuralnet-work(GRNN)iscombinedtorealizereal-timetransmissionandrapiddecision-makingoffaultdiagnosisindistributionnetwork.Thetestresultsshowthattherecognitionrateofnon-groundingfaultcanbeimprovedbymorethan20％,whichsolvestheproblemsofunreliablecommunicationandlowintelligentfaultdiagnosis.
作者：闫明 郭文豪 胡永乐 覃团发 Author：YANMing GUOWenhao HUYongle QINTuanfa
作者单位：广西大学计算机与电子信息学院,南宁530004;广西多媒体通信与网络技术重点实验室,南宁530004润建股份有限公司,南宁530007
刊名：电测与仪表
Journal：ElectricalMeasurement&Instrumentation
年，卷(期)：2024, 61(4)
分类号：TM930
关键词：5G GRNN 三序复合电流检测法 配电网 故障诊断
Keywords：5G GRNN three-sequencecompositecurrentdetectionmethod distributionnetwork faultdiagnosis
机标分类号：TP277TH165.3TM711
在线出版日期：2024年4月23日
基金项目：国家自然科学基金，国家自然科学基金，广西研究生教育创新计划资助项目基于5G的配电网智能故障诊断方法[
期刊论文] 电测与仪表--2024, 61(4)闫明 郭文豪 胡永乐 覃团发配电网是电网中发生短路故障最多且智能化程度较低的地方.目前主要使用基于零序电流比幅法来进行接地故障的故障诊断,但存在非接地故障识别率低和无法快速识别等问题.采用5G通信技术,提出三序复合电流检测法并结合广义...参考文献和引证文献
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