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公开(公告)号：CN116863233A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310859339.6
申请日：2023-07-13
Applicant: 福州大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/40 , G01R31/52
Abstract: 本发明提出一种基于图像分类的配电网高阻接地故障智能识别方法。首先使用滑窗技术实时记录零序电压波形；然后利用一维语义分割模型对零序电压中的每个采样点进行分类，并确定故障开始的时刻；其次使用希尔伯特‑黄变换提取信号包络和希尔伯特边际谱，并将其转化为二维灰度图像作为图像分类模型的输入，经过图像分类模型得到分类结果；当输出的组合结果为“畸变和随机”时，则检测到高阻接地故障，反之继续评估下一滑窗数据。本发明使用希尔伯特‑黄变换提取信号包络和希尔伯特边际谱，可有效表征高阻接地故障的随机性和畸变性。本发明首次在高阻接地故障识别中使用语义分割技术，实现像素级分类，识别精度高。
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