摘要
故障电弧是引发电气火灾事故的主要原因之一。该文将支持向量机引入故障电弧研究领域,进行不同负荷情况下故障电弧识别检测。首先参照美国UL1699标准进行实验采集电流数据,然后利用支持向量机实现故障电弧训练、检测识别,并对训练、识别结果进行分析,实验证明本文的检测方法具备一定的泛化能力。
Arc fault is one of the prime reasons causing electrical fire accidents.In this paper,the support vector machine（SVM）is applied to the field of arc faults,for the prupose of detecting arc faults under different loads.Firstly,experiment data are collected based on UL1699.Arc faults are detected and identified by applying SVM.The analysis of the results shows that this detection method has some generalization.
出处
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2012年第2期128-131,共4页
Proceedings of the CSU-EPSA
关键词
支持向量机
核函数
故障电弧
support vector machine（SVM）
kernal function
arc fault
