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基于FSWT——SSAEs的配電網(wǎng)內(nèi)部過(guò)電壓自動(dòng)提取與分類(lèi)識(shí)別

發(fā)布時(shí)間:2021-04-17 19:02
  過(guò)電壓是造成電網(wǎng)絕緣損壞的主要原因,對(duì)電氣設(shè)備絕緣可靠性、系統(tǒng)絕緣配合、繼電保護(hù)以及運(yùn)行控制均產(chǎn)生重要影響。研究配電網(wǎng)過(guò)電壓的特征提取與分類(lèi)識(shí)別對(duì)于電網(wǎng)運(yùn)行事故溯源以及設(shè)備絕緣風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等均具有難以替代的現(xiàn)實(shí)意義。文中基于頻率切片小波變換(FSWT)時(shí)頻分析方法構(gòu)建過(guò)電壓時(shí)頻分布九宮圖,完成實(shí)測(cè)過(guò)電壓整體與細(xì)節(jié)信息的完全提取;改進(jìn)多層稀疏自編碼算法(SSAEs),實(shí)現(xiàn)實(shí)測(cè)過(guò)電壓特征的自動(dòng)提取與分類(lèi)識(shí)別;分析改進(jìn)多層稀疏自編碼網(wǎng)絡(luò)中關(guān)鍵參數(shù)(卷積塊大小、卷積特征數(shù)量以及稀疏性參數(shù))的影響,確定最優(yōu)參數(shù),實(shí)現(xiàn)最佳分類(lèi)識(shí)別效果。結(jié)果表明,過(guò)電壓時(shí)頻分布九宮圖與改進(jìn)多層稀疏自編碼算法相結(jié)合能夠高效的自動(dòng)提取和分類(lèi)實(shí)測(cè)過(guò)電壓波形,分類(lèi)精度良好。 

【文章來(lái)源】:高壓電器. 2020,56(07)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】:7 頁(yè)

【部分圖文】:

基于FSWT——SSAEs的配電網(wǎng)內(nèi)部過(guò)電壓自動(dòng)提取與分類(lèi)識(shí)別


自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

過(guò)電壓波形,過(guò)電壓波形,采樣頻率,范圍


變電站過(guò)電壓在線(xiàn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)采用變頻采樣原理,確保在有效降低文件存儲(chǔ)量的情況下,盡可能多的獲取詳細(xì)的過(guò)電壓波形信息。過(guò)電壓數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采集條件觸發(fā)后,所捕獲的波形分為兩個(gè)階段:(1)采樣頻率為5 MHz,采樣時(shí)間為15 ms;(2)采樣頻率降至200 kHz,繼續(xù)采集936.910 ms,見(jiàn)圖2。該次試驗(yàn)僅使用前100 ms進(jìn)行分析,F(xiàn)有的過(guò)電壓時(shí)域波形只能反映設(shè)備的基本工作狀態(tài)信息,對(duì)于捕捉波形振蕩特征以及變化趨勢(shì)仍存在局限性。因此,采用頻率切片小波變換方法對(duì)三相過(guò)電壓波形進(jìn)行時(shí)頻分解。這是因?yàn)轭l率切片小波變換方法相較于其他時(shí)頻變換有著不受基函數(shù)限制的優(yōu)勢(shì),易于重構(gòu)任意頻帶波形。其中,任意頻帶能量定義為

過(guò)電壓波形,九宮圖,過(guò)電壓,信息


然后,分別構(gòu)造過(guò)電壓時(shí)頻分布九宮圖,見(jiàn)圖3。圖3中第1列為暫態(tài)電壓三相時(shí)頻分布(X軸:5 MHz;Y軸:0~15 ms);第2列為穩(wěn)態(tài)電壓三相時(shí)頻分布(X軸:200 kHz;Y軸:15~100 ms);第3列為全頻段過(guò)電壓三相時(shí)頻分布(X軸:200 kHz;Y軸:0~100 ms;200 kHz)。過(guò)電壓時(shí)頻分布九宮圖從時(shí)間和頻率上有效呈現(xiàn)了實(shí)測(cè)過(guò)電壓波形的詳細(xì)信息。對(duì)于九宮格整體,其中第1、2、3行分別為A相、B相、C相;第1、2、3列則分別為A相、B相、C相的3種狀態(tài):暫態(tài)、穩(wěn)態(tài)以及全局態(tài),實(shí)現(xiàn)從全局把握總體信息,從局部獲取細(xì)節(jié)特征規(guī)律。

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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本文編號(hào):3143975

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