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本发明涉及一种基于小波奇异熵和BP神经网络的电力电缆故障识别方法,包括S1、采集不同故障电缆的原始故障信号,建立样本库;S2、对S1获得的样本库的数据进行预处理;S3、构建基于小波奇异熵的故障特征量提取模型,并构建训练集、验证集和测试集;S4、构建基于BP神经网络的机器学习模型;S5、用步骤S4构建的训练集对机器学习模型进行训练;S6、验证机器学习模型;S7、测试模型。本发明能够精确识别每种种接地、短路故障,且在限定范围内不受故障距离、故障初相角和过渡电阻影响,具有高效性和实用性。
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114519294 A
(43)申请公布日 2022.05.20
(21)申请号 202111617851.7 G06F 113/16 (2020.01)
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