含分布式电源配电网的智能故障诊断方法

为了保证含分布式电源配电网安全可靠地运行,对其进行故障诊断分析受到了研究者们的青睐。对此,提出了一种基于小波变换和神经网络的智能故障诊断方法,分别实现了能精准地检测出故障的发生时刻和准确地识别出各类短路故障类型的功能,其性能通过修正的IEEE13总线标准系统进行了评估。

基于MODWT和LSTM网络的分布式电网故障诊断

近年来,针对分布式电网故障诊断的研究变得越来越重要,因为它能确保电网安全而稳定地运行。传统的故障诊断方法在故障分类的准确率上仍有待提高,对此,提出了一种基于极大重叠离散小波变换和长短期记忆网络的分布式电网故障诊断方法。首先采集故障数据,再进行特征提取和网络训练,最后得到故障分类的结果。结果表明,该方法不但能准确地识别出故障类型,且不受故障发生时刻和过渡电阻等影响。另外,与其他几种智能诊断方法相比,所提出的方法可以提供更好的故障分类精度。为了评价该方法的性能,以修正的IEEE13总线标准系统为例进行了验证。