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基于自组织映射神经网络的低压故障电弧聚类分析

邹云峰 吴为麟 李智勇 仪器仪表学报 2010年第03期

摘要:故障电弧是引发电气火灾事故的主要原因之一。本文将自组织映射神经网络引入故障电弧研究领域,进行不同负荷情况下的故障电弧聚类分析。首先参照美国UL1699标准进行实验采集电流数据,然后利用自组织映射神经网络实现可视化聚类,并结合k均值法确定聚类结果。根据聚类结果分析故障电弧,对比故障与正常时的差异所在,提取故障电弧的典型特征。最后总结出故障电弧电流通常具有电流短时为零、正负半周差异大、幅值变化大等特征,为故障电弧保护技术提供参考。

关键词:故障电弧自组织映射聚类分析电气火灾

单位:浙江大学电气工程学院 杭州310027

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