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第48卷第7期电网技术Vol.48No.7
2024年7月PowerSystemTechnologyJul.2024
文章编号：1000-3673（2024）07-2995-09中图分类号：TM721文献标志码：A学科代码：470·40
广义S变换下串联故障电弧的
时频分析及识别研究
张蓬鹤，秦译为，宋如楠，陈敢超
（中国电力科学研究院有限公司，北京市海淀区100192）
ResearchonTime–frequencyAnalysisandIdentificationofSeriesArcFaultBasedon
GeneralizedS-transform
ZHANGPenghe,QINYiwei,SONGRunan,CHENGanchao
(ChinaElectricPowerResearchInstitute,HaidianDistrict,Beijing100192,China)
ABSTRACT:Itisdifficulttoidentifythearcfaulteffectively样本进行训练及分类，通过准确率、识别结果聚类进一步
whentheloadsontheusersidehavebecomeincreasingly分析和验证识别算法的有效性。该文算法总体识别准确率
complex,whichblocksthedevelopmentoffaultmonitoring在96.81%，涉及负载广泛，为后续电弧故障的监测识别研
andpre-warninginspection.Inthispaper,thetime–frequency究提供参考。
analysisandidentificationofseriesarcfaultwasstudiedbased
关键词：故障电弧；广义S变换；双曲高斯窗函数；时频
onthegeneralizedS-transform.Firstly,thedifferencesin
域分析；卷积神经网络
time-frequencyfeaturesofarcfaultsamong3signalprocessing
DOI：10.13335/j.1000-3673.pst.2023.1129
methods,STFT(Short-timeFourierTransform),wavelet
transformandgeneralizedS-transformwerecompared,0引言
highlightingtheadvantagesofgeneralizedS-transformin
故障电弧具有随机性特
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