基于集成决策树的电力系统继电保护故障检测

方愉冬; 郑燃; 徐峰; 陈昊; 王均慧; 殷欢; 殷建军

doi:10.13336/j.1003-6520.hve.20230279

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基于集成决策树的电力系统继电保护故障检测

更新时间：2026-09-16

- 基于集成决策树的电力系统继电保护故障检测
- Vol. 49, Issue S1, Pages: 160-164(2023)
- 作者机构：
  
  1. 国网浙江省电力有限公司
  2. 国网浙江省电力有限公司金华供电公司
  3. 北京四方继保工程技术有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13336/j.1003-6520.hve.20230279
  CLC： TM77;TP181
- Published：2023
- 稿件说明：
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方愉冬, 郑燃, 徐峰, et al. 基于集成决策树的电力系统继电保护故障检测[J]. 2023, 49(S1): 160-164.
DOI：

方愉冬, 郑燃, 徐峰, et al. 基于集成决策树的电力系统继电保护故障检测[J]. 2023, 49(S1): 160-164. DOI： 10.13336/j.1003-6520.hve.20230279.

摘要

传统的继电保护方法往往存在误报和误操作的问题，这可能导致巨大的经济损失和安全隐患。为了解决这个问题，提出了一种基于集成决策树的随机森林方法来检测电力系统故障。首先利用随机森林模型内堆叠的决策树集合的随机性，为故障检测检测提供了有效的决策。之后利用故障检测电流信号的幅度和相位信息训练随机森林，以建立用于故障检测的高效分类器。仿真结果表明，集成决策树方法可以以高精度和低误报率有效检测系统故障。该方法也能够处理复杂和多样化的故障类型，并对测量噪声和其他不确定性具有鲁棒性。

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