發(fā)布時間：2018-04-10 10:11

  本文選題：輸變電系統(tǒng)　切入點：故障診斷　引自：《電力科學(xué)與技術(shù)學(xué)報》2017年03期

【摘要】：從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取信息,有效診斷輸電系統(tǒng)故障對于精確確定設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)具有重要意義。提出基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的輸變電系統(tǒng)故障診斷方法;面向非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理問題,提出非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)特征提取、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練、故障診斷等一系列深度學(xué)習(xí)處理方式;構(gòu)建并改進(jìn)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN,將長短時記憶模型(LSTM)添加到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的記憶單元,并提出相應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練策略。以南方電網(wǎng)故障巡檢報告作為數(shù)據(jù)源,仿真分析結(jié)果驗證了該方法的有效性。
[Abstract]:It is very important to extract information from unstructured data and to diagnose the fault of transmission system accurately.This paper presents a fault diagnosis method of transmission and transformer system based on deep learning network, and presents the feature extraction of unstructured data, the construction of depth neural network, the training of depth neural network, and the problem of unstructured data processing.A series of advanced learning methods such as fault diagnosis are used to construct and improve the cyclic neural network (RNNN) and to add LSTM (long and short time memory model) to the memory unit of the neural network and to put forward the corresponding training strategy of the neural network.The fault inspection report of Southern Power Grid is used as the data source, and the simulation results verify the effectiveness of the method.
【作者單位】： 貴州電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力科學(xué)研究院;武漢大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【基金】：中國南方電網(wǎng)公司重點科技項目(GZ2014-2-0049)
【分類號】：TM711

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本文編號：1730780