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基于格拉姆角场与ResNet的输电线路故障辨识方法
1
作者
赵启
王建
+3 位作者
林丰恺
陈军
南东亮
欧阳金鑫
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2024年第10期95-104,共10页
针对如何利用实际故障录波数据,提取和放大故障特征差异,开展故障类型与故障原因辨识的问题,提出了基于格拉姆角场与迁移学习-ResNet的输电线路故障辨识方法。首先,统计分析了输电线路故障类型和故障原因的分布特征,用于指导构建适用于...
针对如何利用实际故障录波数据,提取和放大故障特征差异,开展故障类型与故障原因辨识的问题,提出了基于格拉姆角场与迁移学习-ResNet的输电线路故障辨识方法。首先,统计分析了输电线路故障类型和故障原因的分布特征,用于指导构建适用于类不平衡问题的故障分类器。然后,利用格拉姆角场变换将采集得到的故障电压、电流时序信号转化为格拉姆角场图像,放大故障特征差异,作为故障分类器的输入。进一步,将生成的图像集输入搭建好的故障分类器进行网络训练和测试,输出输电线路故障类型和故障原因。最后,完全采用真实故障录波数据开展了算例分析。结果表明:所提方法对故障类型的辨识准确率达到了97.51%,对故障原因的辨识准确率达到了94.23%。并且将训练的故障辨识网络迁移至其他地区时,仍然具有较好的故障辨识效果和泛化性能。所提方法为基于暂态波形数据驱动的故障辨识提供了新方法,可以用于实际电网的输电线路故障辨识。
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关键词
输电线路
故障辨识
格拉姆角场
残差神经网络
迁移学习
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职称材料
题名
基于格拉姆角场与ResNet的输电线路故障辨识方法
1
作者
赵启
王建
林丰恺
陈军
南东亮
欧阳金鑫
机构
国网新疆电力有限公司电力科学研究院
新疆电力系统全过程仿真重点实验室
重庆大学输变电装备技术全国重点实验室
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2024年第10期95-104,共10页
基金
国家自然科学基金项目资助(52277079)
重庆市留学人员回国创业创新支持计划项目资助(cx2021036)。
文摘
针对如何利用实际故障录波数据,提取和放大故障特征差异,开展故障类型与故障原因辨识的问题,提出了基于格拉姆角场与迁移学习-ResNet的输电线路故障辨识方法。首先,统计分析了输电线路故障类型和故障原因的分布特征,用于指导构建适用于类不平衡问题的故障分类器。然后,利用格拉姆角场变换将采集得到的故障电压、电流时序信号转化为格拉姆角场图像,放大故障特征差异,作为故障分类器的输入。进一步,将生成的图像集输入搭建好的故障分类器进行网络训练和测试,输出输电线路故障类型和故障原因。最后,完全采用真实故障录波数据开展了算例分析。结果表明:所提方法对故障类型的辨识准确率达到了97.51%,对故障原因的辨识准确率达到了94.23%。并且将训练的故障辨识网络迁移至其他地区时,仍然具有较好的故障辨识效果和泛化性能。所提方法为基于暂态波形数据驱动的故障辨识提供了新方法,可以用于实际电网的输电线路故障辨识。
关键词
输电线路
故障辨识
格拉姆角场
残差神经网络
迁移学习
Keywords
transmission line
fault identification
Gramian angular field
ResNet
transfer learning
分类号
TM75 [电气工程—电力系统及自动化]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于格拉姆角场与ResNet的输电线路故障辨识方法
赵启
王建
林丰恺
陈军
南东亮
欧阳金鑫
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2024
0
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