一种化工用电场景漏电辨识方法及系统

本发明涉及漏电保护技术领域，尤其涉及一种化工用电场景漏电辨识方法及系统。本发明基于预设时间窗内的剩余电流序列中波形极值点的总数、所有脉冲在剩余电流序列中的位置索引的方差、时域特征、频域特征，构建故障特征向量，并采用改进的轻量级量级梯度提升机对该特征向量进行分类。所述改进的轻量级梯度提升机是在传统轻量级梯度提升机基础上进行优化：通过添加叶子注意力机制，为每棵决策树的叶子节点预置可学习值，计算叶级注意力后重构输出，再将该输出与原树输出的残差相融合，最终构建分类器完成故障分类。此外，通过设计混沌映射提升初始种群的分布均匀性，提高了轻量级梯度提升机的参数精度，进而有效提高了漏电辨识精度。