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基于CBAM-ResNet和多域特征融合的配电网故障选线方法
被引量:
2
1
作者
刘会家
肖懂
+1 位作者
滕杰
冯铃
《国外电子测量技术》
北大核心
2023年第8期10-18,共9页
传统配电网故障选线模型大多采用零序电流时频特征作为选线判据,单一信息域特征无法全面反映故障信息差异、适用范围存在局限性。为了提高模型复杂工况下选线准确率,提出一种基于卷积注意力机制优化双分支残差网络(CBAM-ResNet)和多域...
传统配电网故障选线模型大多采用零序电流时频特征作为选线判据,单一信息域特征无法全面反映故障信息差异、适用范围存在局限性。为了提高模型复杂工况下选线准确率,提出一种基于卷积注意力机制优化双分支残差网络(CBAM-ResNet)和多域特征融合的配电网故障选线方法。首先,利用变分模态分解-希尔伯特变换和格拉姆角场将采集的零序电流信号分别映射为二维时频域和空间域图像,构建能够全面的反映故障信息的多域图像训练集;其次,通过CBAM-ResNet网络深层次挖掘并融合多域特征信息,卷积注意力机制能对多域特征的重要性进行区分,加快网络训练速度,提高分类准确性;最后,将融合特征输入全连接层实现对配电网故障线路的选取。仿真结果表明,该方法相比传统选线方法具有更高的选线精度和噪声鲁棒性。
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关键词
故障选线
多域特征融合
双分支残差网络
卷积注意力机制
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职称材料
题名
基于CBAM-ResNet和多域特征融合的配电网故障选线方法
被引量:
2
1
作者
刘会家
肖懂
滕杰
冯铃
机构
三峡大学电气与新能源学院
出处
《国外电子测量技术》
北大核心
2023年第8期10-18,共9页
基金
国家自然科学基金(52277108)项目资助。
文摘
传统配电网故障选线模型大多采用零序电流时频特征作为选线判据,单一信息域特征无法全面反映故障信息差异、适用范围存在局限性。为了提高模型复杂工况下选线准确率,提出一种基于卷积注意力机制优化双分支残差网络(CBAM-ResNet)和多域特征融合的配电网故障选线方法。首先,利用变分模态分解-希尔伯特变换和格拉姆角场将采集的零序电流信号分别映射为二维时频域和空间域图像,构建能够全面的反映故障信息的多域图像训练集;其次,通过CBAM-ResNet网络深层次挖掘并融合多域特征信息,卷积注意力机制能对多域特征的重要性进行区分,加快网络训练速度,提高分类准确性;最后,将融合特征输入全连接层实现对配电网故障线路的选取。仿真结果表明,该方法相比传统选线方法具有更高的选线精度和噪声鲁棒性。
关键词
故障选线
多域特征融合
双分支残差网络
卷积注意力机制
Keywords
fault line selection
multi-domain features fusion
dual-branch residual network
convolutional attention mechanism
分类号
TM712 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CBAM-ResNet和多域特征融合的配电网故障选线方法
刘会家
肖懂
滕杰
冯铃
《国外电子测量技术》
北大核心
2023
2
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职称材料
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