基于一维密集连接卷积网络的配电网故障定位研究

Research on distribution network fault location based on one-dimensional densely connected convolutional network

分布式电源大量接入配电网,加大了网络的复杂程度,需要采集的数据量变大,对现在的配电网故障诊断技术带来了挑战,以数据驱动方法作为配电网故障定位方法成为了一种新的趋势。为此提出了一种基于一维密集连接卷积网络的配电网故障定位方法。通过三个测量点将零序电流采集出来作为网络的输入信号,然后将输入信号输入到改进卷积神经网络的一维密集连接卷积网络中进行特征提取,提取出故障特诊信息后输入到Softmax分类器中进行故障区段确定,最后通过配电网模型验证所提方法能够针对不同故障类型、不同过渡电阻具有快速准确的故障定位能力,并且和传统的一维卷积神经网络相比,具有更大的优越性。