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Fault Feature Selection for Distribution Network

断层(地质) 故障指示器 故障检测与隔离 陷入故障 故障覆盖率 特征选择 特征(语言学) 计算机科学 断层模型 功率(物理) 工程类 实时计算 模式识别(心理学) 人工智能 电子线路 电气工程 物理 地质学 哲学 量子力学 地震学 执行机构 语言学
作者
Zhiqiang Wu,Lizong Zhang,Gang Yu,Ying Wang,Tao Huang,Yanfang Zhou
出处
期刊:Journal of physics [IOP Publishing]
卷期号:1881 (2): 022080-022080
标识
DOI:10.1088/1742-6596/1881/2/022080
摘要

Abstract For the connection of DGs in distribution network, the fault power flow is different from that in normal operation. Further, the size of the fault current is limited by the electronic components and greatly reduces. Therefore, fault detection, the protections and their coordination become very complex. Fault detection technology helps to achieve fault isolation and recovery, and plays an important role in distribution network control and operation. This paper proposes a data-driven fault feature selection method for distribution network. This method collects various electrical quantities during normal and short-circuit faults of the distribution network as a feature library, and uses the support vector machine-recursive feature elimination method for feature selection to remove redundant features. The optimized fault features can be used to fault detection for distribution network with DGs.

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