本文選題：電網(wǎng)　切入點(diǎn)：故障診斷　出處：《河南科技》2016年23期

【摘要】：電網(wǎng)故障原因復(fù)雜,開(kāi)關(guān)和保護(hù)的誤動(dòng)、拒動(dòng)以及信道的信號(hào)干擾均會(huì)給傳統(tǒng)的淺層智能模型帶來(lái)困難,所以需要從更深入的層面表征電網(wǎng)故障,并對(duì)其進(jìn)行故障診斷。針對(duì)這一問(wèn)題,本文提出一種基于深度學(xué)習(xí)算法的電網(wǎng)故障診斷方法,該算法利用由Convolution層、Pooling層、Flatten層及MLP層構(gòu)成的深度網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),對(duì)電網(wǎng)故障信息進(jìn)行學(xué)習(xí)并獲得對(duì)應(yīng)的診斷模型。試驗(yàn)表明PGFD-DL算法具有更高的穩(wěn)定性與精度。
[Abstract]:The complex causes of power network faults, the maloperation of switch and protection, the failure to operate and the signal interference of the channel will bring difficulties to the traditional shallow intelligent model, so it is necessary to characterize the fault of the power grid from a deeper level. In order to solve this problem, a method of power network fault diagnosis based on depth learning algorithm is proposed in this paper. The algorithm makes use of the depth network structure which is composed of Convolution layer, cooling layer, Flatten layer and MLP layer. The fault information of power network is studied and the corresponding diagnosis model is obtained. The experiment shows that the PGFD-DL algorithm has higher stability and accuracy.
【作者單位】： 國(guó)網(wǎng)吉林省電力有限公司;國(guó)網(wǎng)吉林省電力有限公司檢修公司;
【分類號(hào)】：TM732

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本文編號(hào)：1669123