本文關鍵詞：基于卷積神經網絡的輸電線路區(qū)內外故障判斷及故障選相方法研究

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【摘要】：在分析深度學習模型之一——卷積神經網絡(convolutional neural network,CNN)的結構及原理的基礎上,提出基于卷積神經網絡的輸電線路區(qū)內外故障判斷及故障選相新方法。提出了采用兩個softmax分類器的CNN網絡結構,用同一CNN網絡同時解決了區(qū)內外故障判斷和故障選相兩類非獨立分類問題,實現(xiàn)了兩種非獨立分類問題的權值共享。數字仿真實驗和實際現(xiàn)場故障數據測試結果表明:文中構建的數學模型,能同時實現(xiàn)區(qū)內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,不受系統(tǒng)頻率、故障位置、負荷電流、過渡電阻等因素的影響,結果準確可靠。
【作者單位】： 武漢大學電氣工程學院;國網內蒙古東部電力有限公司;
【基金】：國家科技支撐計劃資助項目(2013BAA02B01) 國網內蒙古東部電力有限公司科技項目(GXTC-1541016)~~
【分類號】：TM75;TP183
【正文快照】： 絡結構,用同一CNN網絡同時解決了區(qū)內外故障判斷和故障選相兩類非獨立分類問題,實現(xiàn)了兩種非獨立分類問題的權值共享。數字仿真實驗和實際現(xiàn)場故障數據測試結果表明:文中構建的數學模型,能同時實現(xiàn)區(qū)內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,不受系統(tǒng)頻率、

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