基于平稳小波变换与随机森林的电缆早期故障识别方法

摘要

cqvip:分析电能质量监测装置获得的电能质量数据,为解决电力系统设备故障提供了一个新的方向。电缆作为电力系统中的重要设备,在出现永久性故障之前会出现一段时间的电缆早期故障,早期故障虽然不会引起保护装置动作,但可能是永久性故障的前兆,降低电力系统运行的安全性。本文提出基于平稳小波变换与随机森林相结合的电缆早期故障识别方法。首先利用平稳小波变换对故障相电流信号进行分解,根据获得的小波系数计算统计特征量;然后将提取的特征量作为随机森林分类器的输入,从多种过电流扰动中识别出电缆早期故障。将该方法与传统模式识别方法相比较,结果表明本文所提方法识别准确率更高,时间更短。