《表6 噪声干扰下的故障选线结果》
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《基于VMD-LSTM的小电流接地系统故障选线方法》
如图9所示,加入噪声干扰后,故障线路与非故障线路的VMD分量能量值随时间变化曲线依然存在差别,将各VMD分量能量按时段依次输入到LSTM神经网络后依然可以实现正确选线。此外,本文将添加高斯白噪声后的100组测试样本,分别采用VMD-LSTM选线法、文献[5]中的SVM分类器(EEMD-SVM)、文献[6]中的蚁群算法优化后的BP神经网络(BP)以及文献[7]中的ADABOOST算法进行对比,所得结果如表6所示。
图表编号 | XD00191836400 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2021.01.23 |
作者 | 翟二杰、舒征宇、汪俊、黄志鹏 |
绘制单位 | 三峡大学电气与新能源学院、三峡大学电气与新能源学院、三峡大学电气与新能源学院、三峡大学电气与新能源学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |