【摘 要】
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在矿区电网的测量中,采集设备经常受到各种矿用设备噪声的影响,这些噪声会影响行波波头辨识的准确度.采集了矿区电网中行波测量装置(TWR)的信号,并通过自相关函数确定噪声的
【机 构】
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国网江苏省电力公司连云港供电公司,江苏连云港222000;国网山东省电力公司临沂供电公司,山东临沂276000;国网河南省电力公司许昌供电公司,河南许昌461000;临沂市节能监察支队,山东临沂276
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在矿区电网的测量中,采集设备经常受到各种矿用设备噪声的影响,这些噪声会影响行波波头辨识的准确度.采集了矿区电网中行波测量装置(TWR)的信号,并通过自相关函数确定噪声的规律性,利用这种具有规律的噪声,提出了一种基于非线性自回归(NAR)神经网络检测行波波头到达时刻的方法.该方法利用NAR神经网络获取噪声特征并进行降噪,之后对降噪波形进行平滑z分数检验即可确定行波波头到达时刻.通过矿区电网故障数据进行检验,计算结果表明:该方法能够准确辨识行波波头,不受故障状况影响,有效提升波头辨识准确度.
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