基于自适应阈值选取算法的配电网馈线故障诊断优化

摘要

为保障电力系统安全稳定运行，尤其在医学检验管理系统等对供电可靠性要求较高的应用场景中，需要对配电网馈线故障进行准确诊断。针对传统馈线故障诊断方法中阈值选取依赖经验、抗噪声能力不足、定位精度受限等问题，提出一种基于自适应阈值选取算法的配电网馈线故障诊断优化方法。通过对自适应阈值选取算法进行正则化改进，使阈值能够随故障信号特征和噪声水平自适应调整，并将其嵌入配电馈线故障诊断模型中，以提升故障特征判别的稳定性与准确性。通过噪声扰动实验和实际配电网馈线应用分析对所提方法进行验证。结果表明在自适应阈值选取算法作用下，各对比模型的图像相关系数差值均小于0.1,显示出较强的抗噪声能力。在实际配电网馈线应用实验中，研究所提出的优化模型在4种典型电路条件下的故障定位误差分别为0.05%、0.34%、0.37%和0.28%,均低于对比算法下的故障定位误差。研究表明，该方法能够有效提高配电网馈线故障诊断精度与运行稳定性，具有一定的工程应用价值。

关键词

自适应阈值选取算法 / 馈线 / 故障定位诊断 / 配电网 / 电力系统稳定性 / 医学检验管理