本文關(guān)鍵詞：基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸電線路區(qū)內(nèi)外故障判斷及故障選相方法研究

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【摘要】：在分析深度學(xué)習(xí)模型之一——卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural network,CNN)的結(jié)構(gòu)及原理的基礎(chǔ)上,提出基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸電線路區(qū)內(nèi)外故障判斷及故障選相新方法。提出了采用兩個(gè)softmax分類器的CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),用同一CNN網(wǎng)絡(luò)同時(shí)解決了區(qū)內(nèi)外故障判斷和故障選相兩類非獨(dú)立分類問題,實(shí)現(xiàn)了兩種非獨(dú)立分類問題的權(quán)值共享。數(shù)字仿真實(shí)驗(yàn)和實(shí)際現(xiàn)場故障數(shù)據(jù)測試結(jié)果表明:文中構(gòu)建的數(shù)學(xué)模型,能同時(shí)實(shí)現(xiàn)區(qū)內(nèi)外故障判斷和故障選相,對采樣率要求低,不需要整定任何參數(shù),不受系統(tǒng)頻率、故障位置、負(fù)荷電流、過渡電阻等因素的影響,結(jié)果準(zhǔn)確可靠。
【作者單位】： 武漢大學(xué)電氣工程學(xué)院;國網(wǎng)內(nèi)蒙古東部電力有限公司;
【基金】：國家科技支撐計(jì)劃資助項(xiàng)目(2013BAA02B01) 國網(wǎng)內(nèi)蒙古東部電力有限公司科技項(xiàng)目(GXTC-1541016)~~
【分類號】：TM75;TP183
【正文快照】： 絡(luò)結(jié)構(gòu),用同一CNN網(wǎng)絡(luò)同時(shí)解決了區(qū)內(nèi)外故障判斷和故障選相兩類非獨(dú)立分類問題,實(shí)現(xiàn)了兩種非獨(dú)立分類問題的權(quán)值共享。數(shù)字仿真實(shí)驗(yàn)和實(shí)際現(xiàn)場故障數(shù)據(jù)測試結(jié)果表明:文中構(gòu)建的數(shù)學(xué)模型,能同時(shí)實(shí)現(xiàn)區(qū)內(nèi)外故障判斷和故障選相,對采樣率要求低,不需要整定任何參數(shù),不受系統(tǒng)頻率、

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1261699