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基于融合深度特征的含分布式电源配电网智能故障检测
被引量:
5
1
作者
安天瑜
马煜
+2 位作者
高阳
杨博文
魏家和
《中国测试》
CAS
北大核心
2023年第2期58-65,共8页
为解决含分布式电源配电网发生故障时无法快速准确获取故障类型、故障相序和故障位置的问题,该文基于深度学习理论和小波变换的思想,提出一种基于融合深度特征的含分布式电源配电网智能故障检测新方法,达到对含分布式电源配电网故障实...
为解决含分布式电源配电网发生故障时无法快速准确获取故障类型、故障相序和故障位置的问题,该文基于深度学习理论和小波变换的思想,提出一种基于融合深度特征的含分布式电源配电网智能故障检测新方法,达到对含分布式电源配电网故障实时识别并准确定位的效果。算法仿真验证结果表明,该方法在故障类型和故障相序识别的准确度方面有一定提高,且对故障位置定位的误差显著降低。
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关键词
故障检测
故障定位
融合深度特征
小波变换
深度神经网络
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职称材料
题名
基于融合深度特征的含分布式电源配电网智能故障检测
被引量:
5
1
作者
安天瑜
马煜
高阳
杨博文
魏家和
机构
国家电网东北电力
调度
控制
中心
国网辽宁沈阳供电公司调度控制中心
沈阳
工程学院
出处
《中国测试》
CAS
北大核心
2023年第2期58-65,共8页
基金
国家重点研发计划08专项270项目资助(2020YFC0827003)。
文摘
为解决含分布式电源配电网发生故障时无法快速准确获取故障类型、故障相序和故障位置的问题,该文基于深度学习理论和小波变换的思想,提出一种基于融合深度特征的含分布式电源配电网智能故障检测新方法,达到对含分布式电源配电网故障实时识别并准确定位的效果。算法仿真验证结果表明,该方法在故障类型和故障相序识别的准确度方面有一定提高,且对故障位置定位的误差显著降低。
关键词
故障检测
故障定位
融合深度特征
小波变换
深度神经网络
Keywords
fault detection
fault location
integration depth feature
wavelet transform
deep neural network
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TB9 [机械工程—测试计量技术及仪器]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于融合深度特征的含分布式电源配电网智能故障检测
安天瑜
马煜
高阳
杨博文
魏家和
《中国测试》
CAS
北大核心
2023
5
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