利用保护继电器扰动记录与机器学习的配电网故障预测
信号处理
2023-06-23 v1
摘要
随着社会对电力依赖日益增强，供电可靠性要求持续上升。为此，输电/配电系统运营商（T/DSOs）必须改进其网络与运维实践，以减少中断次数，并增强故障定位、隔离与供电恢复流程，从而最小化故障持续时间。本文提出一种基于机器学习的故障预测方法，旨在预测初期故障，使 T/DSOs 能在故障发生前采取行动，防止客户停电。
引用
@article{arxiv.2306.12724,
title = {Distribution Network Fault Prediction Utilising Protection Relay Disturbance Recordings And Machine Learning},
author = {Ebrahim Balouji and Karl Bäckström and Viktor Olsson and Petri Hovila and Henry Niveri and Anna Kulmala and Ari Salo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.12724},
year = {2023}
}