人工智能與電力系統(tǒng)的結(jié)合日漸緊密,深度學(xué)習(xí)在實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)智能化中起到了重要的作用。為了實(shí)現(xiàn)隱極同步電機(jī)勵(lì)磁繞組匝間短路早期故障的在線預(yù)警,提出一種基于LSTM-CNN的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。模型以同步電機(jī)正常運(yùn)行時(shí)多個(gè)可測(cè)量物理量和勵(lì)磁電流為網(wǎng)絡(luò)輸入、輸出,利用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,并根據(jù)擬合輸入量與輸出量之間的函數(shù)關(guān)系確定故障預(yù)警閾值。以相同的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練相同層數(shù)的LSTM網(wǎng)絡(luò)、CNN網(wǎng)絡(luò)與LSTM-CNN網(wǎng)絡(luò),結(jié)果證明LSTM-CNN網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練速度和擬合精度上的綜合表現(xiàn)最佳。 

【文章來(lái)源】：華北電力大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020,47(04)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：10 頁(yè)

【部分圖文】：

LSTM原理圖

CNN由多層感知機(jī)演變而來(lái)，隸屬于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。CNN所具有局部連接和權(quán)值共享的特性，使得該網(wǎng)絡(luò)需要的參數(shù)更少，進(jìn)而降低了模型的復(fù)雜度，提高了訓(xùn)練速度。CNN由若干個(gè)卷積層(Convolution Layer,CL)，池化層(Pooling Layer,PL)和全連接層(Fully Connected Layer,FCL)組成。其中，CL和PL的數(shù)目不固定，存在多種排列方式，如CL與PL交替排列或多層CL疊加一個(gè)PL。根據(jù)對(duì)輸入數(shù)據(jù)的處理方式不同，CNN可以分為一維CNN、二維CNN和三維CNN。一維CNN的網(wǎng)絡(luò)輸入為三維結(jié)構(gòu)(樣本個(gè)數(shù)，與過(guò)去相關(guān)時(shí)刻，特征維數(shù))，其原理如圖3所示。

一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理圖

【參考文獻(xiàn)】：
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博士論文
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本文編號(hào)：3094406