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学者姓名：高伟
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Co-
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Clean All
Abstract ：
The protection dead-zone and threshold setting difficulties of the residual current devices (RCDs) in low-voltage distribution networks may lead to the misidentification of electric shock fault, resulting in severe life-threatening accidents. This paper proposes an electric shock fault identification method based on artificial intelligence for RCDs. Firstly, Mallat discrete wavelet transform (DWT) is applied to efficiently extract non-stationary electric shock feature signals from the total residual current with various noises, preventing weak non-stationary electric shock feature signals from being filtered out. Based on the average and maximum components of the signal mutation, an adaptive threshold can be determined to detect electric shock accurately, avoiding the false activation of RCDs caused by load fluctuations. Subsequently, an autoencoder (AE) is built to mine the non-linear features in which the signal of electric shock on living gradually rises and the signal of electric shock on non-living remains stable. Finally, a back propagation neural network (BPNN) is trained to classify the electric shock types from the non-linear features. The simulation and experiment have been conducted to obtain total residual current data under different conditions, and the electric shock fault real-time identification hardware platforms are developed. The accuracy of electric shock fault detection and classification can reach 100 %, which has advanced its practical applicability. © 2024 The Author(s)
Keyword ：
Autoencoder (AE) Autoencoder (AE) Backpropagation neural network (BPNN) Backpropagation neural network (BPNN) Discrete wavelet transform (DWT) Discrete wavelet transform (DWT) Electric shock fault identification Electric shock fault identification Low-voltage power distribution networks Low-voltage power distribution networks Residual current devices (RCDs) Residual current devices (RCDs)
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| GB/T 7714 | Zhang, B. , Guo, S. , Wu, S. et al. Electric shock fault identification method based on DWT-AE-BPNN for residual current devices in power distribution systems [J]. | International Journal of Electrical Power and Energy Systems , 2024 , 161 . |
| MLA | Zhang, B. et al. "Electric shock fault identification method based on DWT-AE-BPNN for residual current devices in power distribution systems" . | International Journal of Electrical Power and Energy Systems 161 (2024) . |
| APA | Zhang, B. , Guo, S. , Wu, S. , Gao, W. . Electric shock fault identification method based on DWT-AE-BPNN for residual current devices in power distribution systems . | International Journal of Electrical Power and Energy Systems , 2024 , 161 . |
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Abstract ：
To address the existing issue of electric shock incidents that cannot be accurately identified by current leakage protection devices, this paper presents a novel electric shock accident recognition method. Firstly, the method of singular spectrum analysis (SSA) is employed to extract the main components of leakage recording data. Subsequently, 20 temporal domain features of the leakage current waveform are extracted. Then, an ensemble learning model based on extreme gradient boosting (XGBoost), categorical boosting (CatBoost) and random forest (RF), is established to select optimal features that best represent the sample characteristics from the feature set. Finally, support vector machine (SVM) is used to classify the extracted dataset. Experimental results demonstrate that this method can rapidly differentiate between electric shock faults and common leakage faults, achieving an accuracy rate as high as 99%, indicating its feasibility. © 2024 IEEE.
Keyword ：
electric shock faults identification electric shock faults identification feature selection feature selection leakage protection device leakage protection device singular spectrum analysis (SSA) singular spectrum analysis (SSA)
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| GB/T 7714 | Chen, Y.-L. , Gao, W. , Rao, J.-M. et al. Electric Shock Accident Detection Method Based on Ensemble Decision Trees Boosting for Feature Selection [未知]. |
| MLA | Chen, Y.-L. et al. "Electric Shock Accident Detection Method Based on Ensemble Decision Trees Boosting for Feature Selection" [未知]. |
| APA | Chen, Y.-L. , Gao, W. , Rao, J.-M. , Guo, M.-F. , Zheng, Z.-Y. . Electric Shock Accident Detection Method Based on Ensemble Decision Trees Boosting for Feature Selection [未知]. |
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Abstract ：
针对现有的剩余电流保护装置无法有效识别触电事故的问题，该文提出了一种不均衡小样本下多特征优化选择的生命体触电故障识别方法。首先通过变分自编码器（VAE）对实验收集到的生命体触电小样本数据进行增殖以实现正负样本均衡；然后在时域上提取能够反映波形动态变化特性的23个特征量，并利用高斯核Fisher判别分析（GKFDA）与最大信息系数（MIC）法从中选择最优表达特征组；最后，提出基于遗忘因子的在线顺序极限学习机（FOS-ELM）算法实现生命体触电行为的鉴别。实验结果表明，所提方法利用不均衡小样本触电数据集就可以训练出一个优秀的分类模型，诊断准确率可达98.75%，诊断时间仅为1.33ms。其优良的性能结合在线增量式学习分类器设计，使得模型具备新知识学习能力，具有极好的工程应用前景。
Keyword ：
不均衡小样本 不均衡小样本 剩余电流保护装置 剩余电流保护装置 基于遗忘因子的在线顺序极限学习机(FOS-ELM) 基于遗忘因子的在线顺序极限学习机(FOS-ELM) 多特征优化选择 多特征优化选择 生命体触电故障 生命体触电故障
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| GB/T 7714 | 高伟 , 饶俊民 , 全圣鑫 et al. 不均衡小样本下多特征优化选择的生命体触电故障识别方法 [J]. | 电工技术学报 , 2024 , 39 (07) : 2060-2071 . |
| MLA | 高伟 et al. "不均衡小样本下多特征优化选择的生命体触电故障识别方法" . | 电工技术学报 39 . 07 (2024) : 2060-2071 . |
| APA | 高伟 , 饶俊民 , 全圣鑫 , 郭谋发 . 不均衡小样本下多特征优化选择的生命体触电故障识别方法 . | 电工技术学报 , 2024 , 39 (07) , 2060-2071 . |
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Abstract ：
为了加强配电网自动化技术课程建设，提出基于虚实协同配合的实验教学方案。以“情景互动、探究创新”为实验教学理念，将课堂理论、虚拟仿真和物理仿真三者紧密结合。从需求导向出发，设计了四个渐进式实验，通过沉浸式教学，让学生了解配电网和开关设备的结构形态，掌握配电网运行、故障与保护算法的原理，培养学生的创新思维和创新设计能力。最后，建立主、客观评价相结合的综合评价体系，对学生参与实验的每个环节进行评价，通过收集反馈信息，持续改进评价体系。
Keyword ：
实验教学 实验教学 物理仿真 物理仿真 虚拟仿真 虚拟仿真 配电网 配电网
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| GB/T 7714 | 林宝全 , 高伟 , 郭谋发 et al. 虚实协同的“配电网自动化技术”实验项目建设 [J]. | 电气电子教学学报 , 2024 , 46 (02) : 216-220 . |
| MLA | 林宝全 et al. "虚实协同的“配电网自动化技术”实验项目建设" . | 电气电子教学学报 46 . 02 (2024) : 216-220 . |
| APA | 林宝全 , 高伟 , 郭谋发 , 谢楠 . 虚实协同的“配电网自动化技术”实验项目建设 . | 电气电子教学学报 , 2024 , 46 (02) , 216-220 . |
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Abstract ：
考虑到传统的基于电磁辐射(electromagnetic radiation,EMR)信号的光伏阵列电弧故障定位方法存在采样条件严苛、定位精度低等问题,提出一种基于网格指纹匹配的电弧故障定位新方法.首先,使用低采样率获取电弧EMR信号,并提取其均方根值作为代表EMR强度的特征指标.然后,利用BP神经网络(back propagation neural network,BPNN)挖掘辐照度、信号接收距离与电弧EMR信号强度的内在联系,建立预测模型.接着,根据BPNN输出的双天线阵列与电弧间的预测距离,利用三角定位法初步求得电弧所在区域.最后,网格化划分电弧所在区域的光伏组件,生成网格指纹信息,并将预测距离与指纹信息最匹配的网格的中心坐标作为电弧发生位置的最终预测坐标.实验结果表明,所提算法具备良好的定位能力与适应性,对电弧故障定位的平均绝对误差为0.306 m,在定位精度与经济性上均优于EMR衰减模型定位法.
Keyword ：
BP神经网络 BP神经网络 光伏阵列 光伏阵列 电弧故障定位 电弧故障定位 电磁辐射 电磁辐射 网格指纹匹配 网格指纹匹配
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| GB/T 7714 | 金辉 , 高伟 , 林亮世 et al. 基于网格指纹匹配的光伏阵列电弧故障定位方法 [J]. | 高电压技术 , 2024 , 50 (2) : 834-845 . |
| MLA | 金辉 et al. "基于网格指纹匹配的光伏阵列电弧故障定位方法" . | 高电压技术 50 . 2 (2024) : 834-845 . |
| APA | 金辉 , 高伟 , 林亮世 , 杨耿杰 . 基于网格指纹匹配的光伏阵列电弧故障定位方法 . | 高电压技术 , 2024 , 50 (2) , 834-845 . |
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Abstract ：
近年来，新能源和电动汽车的渗透比例逐渐增高，给配电网的潮流优化和电能质量治理带来严峻挑战。针对分布式电源的随机性和间歇性问题，设计一种基于递归径向基神经网络（RRBFNN）滑模的多功能柔性多状态开关（FMS）控制方法，在实现功率交互和多端单相接地故障柔性消弧的同时，增强FMS的抗扰能力。首先考虑扰动的影响，设计一种改进RRBFNN滑模控制方法，以克服传统滑模控制固有的抖振现象和对系统精确数学模型的依赖，并减小并网暂态冲击；柔性消弧控制采用微积分型滑模面，理论推导出0轴电压控制律，提高故障电流抑制率；进一步通过李雅普诺夫定理证明所设计方法的稳定性和收敛性。最后，在Matlab/Simulink中搭建三端口FMS及其控制系统的仿真模型，通过对比仿真验证了所提策略的可行性和有效性。
Keyword ：
单相接地故障 单相接地故障 径向基神经网络(RBFNN) 径向基神经网络(RBFNN) 柔性多状态开关(FMS) 柔性多状态开关(FMS) 柔性消弧 柔性消弧 滑模控制 滑模控制 配电网 配电网
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| GB/T 7714 | 廖江华 , 高伟 , 唐钧益 et al. 基于递归径向基神经网络滑模的多功能柔性多状态开关控制方法 [J]. | 电气技术 , 2024 , 25 (05) : 11-21 . |
| MLA | 廖江华 et al. "基于递归径向基神经网络滑模的多功能柔性多状态开关控制方法" . | 电气技术 25 . 05 (2024) : 11-21 . |
| APA | 廖江华 , 高伟 , 唐钧益 , 杨耿杰 . 基于递归径向基神经网络滑模的多功能柔性多状态开关控制方法 . | 电气技术 , 2024 , 25 (05) , 11-21 . |
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Abstract ：
针对配电站房缺乏健康评估机制、运维周期设置不合理的问题,提出了一种考虑群体决策差异冲突解决机制的配电站房健康状态综合评估方法.首先,建立配电站房指标体系和专家评价框架,设计了一种新型的二元冲突测量函数来量化全局冲突.然后,使用专家评价结果的虚假度、可信度、可用度等测度指标构造专家修正因子,以改进 D-S 证据理论,通过聚合不同专家的评价意见来量化评价指标的权重.接着,建立改进灰色关联度-逼近理想解法(grey relation analysis-technique for order preference by similarity to an ideal solution,GRA-TOPSIS)评估模型,引入灰色关联接近度,与距离接近度融合得到综合接近度,改善TOPSIS 评价判据片面性的缺陷.最后,计算每个配电站房的评价值与理想解之间的综合接近度,反映配电站房的健康状态.实验分析表明该方法能兼容专家评价之间的冲突性、差异性、不确定性,与现有方法相比评估结果更具准确性和合理性,对运维人员制定合理的检修决策具有一定的指导价值.
Keyword ：
专家修正因子 专家修正因子 专家评价框架 专家评价框架 改进D-S证据理论 改进D-S证据理论 改进GRA-TOPSIS评估方法 改进GRA-TOPSIS评估方法 配电站房 配电站房
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| GB/T 7714 | 罗昆 , 高伟 , 洪翠 . 考虑群体决策差异冲突解决机制的配电站房健康状态评估方法 [J]. | 电力系统保护与控制 , 2024 , 52 (10) : 167-178 . |
| MLA | 罗昆 et al. "考虑群体决策差异冲突解决机制的配电站房健康状态评估方法" . | 电力系统保护与控制 52 . 10 (2024) : 167-178 . |
| APA | 罗昆 , 高伟 , 洪翠 . 考虑群体决策差异冲突解决机制的配电站房健康状态评估方法 . | 电力系统保护与控制 , 2024 , 52 (10) , 167-178 . |
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Abstract ：
针对光伏直流电弧故障定位问题，本文通过研究故障电弧的电磁辐射特性，提出一种基于冗余天线阵列和加权质心算法的定位方法。先计算电弧燃烧时天线采集到的电磁信号的方均根值，与辐照度一起输入BP神经网络预测天线与电弧的距离；再构造冗余天线阵列研究不同天线数量和布局方式，选出接收信号最强的天线，将天线坐标和距离输入加权质心算法，获得定位结果；最后结合K均值聚类算法提高定位精度。实验结果表明，所提方法具有良好的定位能力。
Keyword ：
光伏系统 光伏系统 冗余天线阵列 冗余天线阵列 加权质心算法 加权质心算法 电弧故障定位 电弧故障定位
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| GB/T 7714 | 林亮世 , 高伟 , 杨耿杰 . 基于冗余天线阵列和加权质心算法的光伏系统直流电弧故障定位方法 [J]. | 电气技术 , 2024 , 25 (04) : 16-23,31 . |
| MLA | 林亮世 et al. "基于冗余天线阵列和加权质心算法的光伏系统直流电弧故障定位方法" . | 电气技术 25 . 04 (2024) : 16-23,31 . |
| APA | 林亮世 , 高伟 , 杨耿杰 . 基于冗余天线阵列和加权质心算法的光伏系统直流电弧故障定位方法 . | 电气技术 , 2024 , 25 (04) , 16-23,31 . |
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Abstract ：
实现配电站房运行状态的准确评估对确保电力系统的稳定运行有着重要的意义。针对目前评估方法主观性过强的问题，提出了一种基于CRITIC-TOPSIS的配电站房运行状态评估方法。基于压力-状态-响应(PSR)框架的思维模式，建立科学合理的配电站房运行状态评估指标体系，采用CRITIC赋权法确定各评价指标的权重，减少评价过程中的主观性，建立CRITIC-TOPSIS评价模型，利用综合接近度评估配电站房相对运行状态，并确定状态等级；引入禀赋效应来根据决策者的心理行为对评价结果进行调整，并对配电站房状态情况进行优劣排序；根据某地区配电站房实际运行数据进行实例分析，所得评价结果具有客观性和合理性。
Keyword ：
CRITIC-TOPSIS评价模型 CRITIC-TOPSIS评价模型 压力-状态-响应框架 压力-状态-响应框架 状态评估 状态评估 禀赋效应 禀赋效应 配电站房 配电站房
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| GB/T 7714 | 罗昆 , 高伟 , 洪翠 . 基于CRITIC-TOPSIS的配电站房运行状态评估 [J]. | 电工电气 , 2024 , 6 (03) : 38-43 . |
| MLA | 罗昆 et al. "基于CRITIC-TOPSIS的配电站房运行状态评估" . | 电工电气 6 . 03 (2024) : 38-43 . |
| APA | 罗昆 , 高伟 , 洪翠 . 基于CRITIC-TOPSIS的配电站房运行状态评估 . | 电工电气 , 2024 , 6 (03) , 38-43 . |
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Abstract ：
Accurate modeling of high-impedance arc fault (HIAF) is of great significance for studying the characteristics of arc fault and suppressing its harm. In traditional arc models, the arc column is usually considered a cylindrical channel with constant length and diameter. However, the arc-burning process is susceptible to the environment. The changes in arc length and diameter present complex characteristics. Therefore, this study proposes a new HIAF model for distribution networks based on the arc's dynamic geometry dimension (DGD). First, the arc length, diameter, and field strength expressions are improved based on the classical cybernetic model. Next, an automatic parameter optimization method for the DGD model is proposed, and then this model is compared with existing advanced models. After that, the effects of the variable parameters of this model on arc characteristics are analyzed. Finally, the practical application effect of this model is tested. The experimental results show that the DGD model can accurately describe the dynamic arc development process, approximate the given arc waveform closely, and generate high-quality samples, which has certain advantages.
Keyword ：
Arc model Arc model Distribution network Distribution network Geometry size Geometry size High-impedance arc fault High-impedance arc fault Model parameter determination Model parameter determination
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| GB/T 7714 | Gao, Wei , He, Wen-Xiu , Wai, Rong-Jong et al. High-impedance arc fault modeling for distribution networks based on dynamic geometry dimension [J]. | ELECTRIC POWER SYSTEMS RESEARCH , 2024 , 229 . |
| MLA | Gao, Wei et al. "High-impedance arc fault modeling for distribution networks based on dynamic geometry dimension" . | ELECTRIC POWER SYSTEMS RESEARCH 229 (2024) . |
| APA | Gao, Wei , He, Wen-Xiu , Wai, Rong-Jong , Zeng, Xiao-Feng , Guo, Mou-Fa . High-impedance arc fault modeling for distribution networks based on dynamic geometry dimension . | ELECTRIC POWER SYSTEMS RESEARCH , 2024 , 229 . |
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