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基于VMD分解和机器学习的直流配电网线路故障选极方法
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发明专利
专利类型 -
未知
专利状态 -
2024109614394
专利号
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专利信息
数据仅供参考，具体信息可联系在线顾问
| 专利号 | 2024109614394 | 专利名称 | 基于VMD分解和机器学习的直流配电网线路故障选极方法 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | G06F 18/2411 (2023.01),G06F 18/214 (2023.01),G06F 18/213 (2023.01),G06N 3/0464 (2023.01),G01R 31/08 (2020.01),G01R 31/52 (2020.01) |
| 申请人 | 中国矿业大学 | 申请地址 | 江苏省徐州市大学路一号中国矿业大学南湖校区 |
| 发明人 | 申请日期 | 2024-07-18 | |
| 下证状态 | 未知 | 更新时间 | 2025-01-10 07:54:22 |
| 专利摘要 | 本发明属于电力系统继电保护技术领域，具体涉及基于VMD分解和机器学习的直流配电网线路故障选极方法，所述方法包括建立直流配电网模型，获取保护区段正极接地、负极接地、极间短路和区外故障四种状态下预设时间段内保护安装处的单端电流量，利用SABO结合最小样本熵为目标函数，对VMD重要参数模态分解层数和惩罚因子进行最佳寻优，得到电流量的最佳IMF分量，计算均值、方差、峰值、峭度、有效值、峰值因子、脉冲因子、波形因子、裕度因子，生成每个样本的特征向量矩阵，采用CNN对特征向量矩阵进行故障特征提取，将所得结果送入SVM中确定线路故障类型，完成故障选极，本发明能够有效提取和强化故障特征，提高故障检测的灵敏性和准确性。 | ||
交易流程
转让材料
| 买卖双方需提供 | 平台提供 | 转让后买方可获得 | ||
|---|---|---|---|---|
| 企业 | 个人 | 专利代理委托书 专利权转让协议 办理文件副本请求书 发明人变更声明 | 专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 | |
| 买方 | 企业营业执照 企业组织机构代码证 | 身份证 | ||
| 卖方 | 企业营业执照 专利证书原件 | 身份证 专利证书原件 | ||
服务保障
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