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金翠,刘洋,李琦,赵墨林,莫显耀,王影.基于CatBoost的常用电器负载电弧故障识别方法[J].电测与仪表,2023,60(7):193-200.
Jin Cui,Liu Yang,Li Qi,Zhao Molin,Mo Xianyao,Wang Ying.CatBoost-based AC arc fault identification method for common electrical loads[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2023,60(7):193-200.
基于CatBoost的常用电器负载电弧故障识别方法
CatBoost-based AC arc fault identification method for common electrical loads
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2023.07.028
中文关键词:  电弧故障  CatBoost分类模型  电弧识别  召回率
英文关键词:Arc  fault, CatBoost  classification model, Arc  identification, recall  rate
基金项目:内蒙古电力(集团)有限责任公司科技项目(LX34210245)
                 
作者中文名作者英文名单位
金翠Jin Cui内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力经济技术研究院
刘洋Liu Yang内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力经济技术研究院
李琦Li Qi内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力经济技术研究院
赵墨林Zhao Molin内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力经济技术研究院
莫显耀Mo Xianyao内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力经济技术研究院
王影Wang Ying内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力经济技术研究院
摘要点击次数: 1742
中文摘要:
      电气火灾造成的危害日益受到人们重视,其成因中占比最大的是电弧故障。电弧通常是由电气组件的损坏或过载而导致,进而可能会导致电气设备的损坏并引发火灾。电弧识别是一种重要的电弧故障预防性技术,可以监测电气设备中的电弧事故,以便及时采取应对措施,是智能用电的重要组成部分。文中就电弧故障识别方法展开研究,首先按照国标搭建了实验平台,然后分析不同家用电器负载组合的电弧特征,并进行特征提取;接着提出了一种基于CatBoost分类模型的电弧识别方法,使用CatBoost模型对提取到的特征进行训练,以实现电弧故障的快速识别;经过测试集验证,与现有的SVM、Random Forest等常用识别分类方法相比,提出的基于CatBoost分类模型的电弧识别方法具有更高的准确率和召回率,能够有效提高电弧事故的识别精度。
英文摘要:
      The hazards caused by electrical fires are receiving increasing attention, and the largest proportion of their causes is arcing faults. Arcing is usually caused by damage or overload of electrical components, which in turn may lead to damage to electrical equipment and start a fire. Arc identification is an important preventive technology to monitor arcing in electrical equipment so that timely countermeasures can be taken, and is an important part of smart electricity. In this paper, we conduct a study on the arc fault identification method, firstly, we build an experimental platform according to the national standard, then analyze the arc characteristics of different household appliance load combinations and perform feature extraction; then we propose an arc identification method based on CatBoost classification model, and use the CatBoost model to train the extracted features to achieve fast identification of arc accidents; after test set It is verified that the proposed arc recognition method based on CatBoost classification model has higher accuracy and recall rate compared with existing recognition classification methods such as SVM and Random Forest, which can effectively improve the recognition accuracy of arcing accidents.
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