为加快电力系统数字化转型,保证高压直流输电(high voltage direct current,HVDC)系统高质量安全运行,有必要通过智能技术充分挖掘、提炼HVDC系统日常调控、运维等阶段积累的海量数据和丰富管理经验,从而构建知识图谱辅助工作人员对故...为加快电力系统数字化转型,保证高压直流输电(high voltage direct current,HVDC)系统高质量安全运行,有必要通过智能技术充分挖掘、提炼HVDC系统日常调控、运维等阶段积累的海量数据和丰富管理经验,从而构建知识图谱辅助工作人员对故障进行诊断和处理。提出了一种基于小波变换和深度学习的HVDC系统故障诊断方法。首先,采用小波变换将换流站的故障录波数据(单相接地、相间短路和阀组短路)转换为二维时频图像,并采用数据增强技术来进一步扩充样本数据集。然后,利用ResNet50网络来实现HVDC系统的故障诊断。根据实验结果,所提方法在训练集的分类精度为93%,在测试集的分类精度为82%,证明了该方法的有效性,为HVDC系统的故障诊断提供了一种新的可行性路线。为了进一步验证所提方法,将其与GoogleNet、VGG16、AlexNet、SVM、决策树和KNN等方法进行对比,对比实验结果表明,所提方法在HVDC系统故障诊断中的表现更加出色。展开更多
文摘为加快电力系统数字化转型,保证高压直流输电(high voltage direct current,HVDC)系统高质量安全运行,有必要通过智能技术充分挖掘、提炼HVDC系统日常调控、运维等阶段积累的海量数据和丰富管理经验,从而构建知识图谱辅助工作人员对故障进行诊断和处理。提出了一种基于小波变换和深度学习的HVDC系统故障诊断方法。首先,采用小波变换将换流站的故障录波数据(单相接地、相间短路和阀组短路)转换为二维时频图像,并采用数据增强技术来进一步扩充样本数据集。然后,利用ResNet50网络来实现HVDC系统的故障诊断。根据实验结果,所提方法在训练集的分类精度为93%,在测试集的分类精度为82%,证明了该方法的有效性,为HVDC系统的故障诊断提供了一种新的可行性路线。为了进一步验证所提方法,将其与GoogleNet、VGG16、AlexNet、SVM、决策树和KNN等方法进行对比,对比实验结果表明,所提方法在HVDC系统故障诊断中的表现更加出色。