電力線路在電力系統(tǒng)中承擔(dān)著實(shí)時(shí)輸送與分配電能的任務(wù),其安全穩(wěn)定優(yōu)質(zhì)的運(yùn)行狀態(tài)關(guān)系到整個(gè)電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。依據(jù)電力線路在電力系統(tǒng)的功能可分為配電線路與輸電線路,分別承擔(dān)配電與輸電功能。電網(wǎng)規(guī)模的不斷增大與電力電子設(shè)備的大量使用,導(dǎo)致電力線路非正常狀態(tài)更加復(fù)雜,潛在風(fēng)險(xiǎn)更大。目前電力線路非正常狀態(tài)分析存在以下三個(gè)問題:日益復(fù)雜的配電線路導(dǎo)致更復(fù)雜的電能質(zhì)量問題、電網(wǎng)的擴(kuò)展需要更新輸電線路短路故障診斷算法與電力線路在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)存在智能化需求。解決電能質(zhì)量問題的基礎(chǔ)在于準(zhǔn)確地識(shí)別與分類擾動(dòng)的種類。本文將基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用到電能質(zhì)量擾動(dòng)識(shí)別與分類中,直接從擾動(dòng)信號(hào)中學(xué)習(xí)擾動(dòng)特征,減少對(duì)人工提取特征的依賴,最終在識(shí)別與分類準(zhǔn)確率、算法魯棒性等方面取得良好效果。為了解決深度置信網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)問題,本文首先利用t分布隨機(jī)相鄰嵌入(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding,t-SNE)降維可視化分析高維擾動(dòng)信號(hào)的數(shù)據(jù)特點(diǎn),為深度置信網(wǎng)絡(luò)的隱藏層層數(shù)提供參考;然后提出了基于特征遷移的自組織結(jié)構(gòu)優(yōu)化機(jī)制,自動(dòng)尋找最優(yōu)的隱藏層神經(jīng)元數(shù)量,從而實(shí)現(xiàn)...

【文章頁(yè)數(shù)】：113 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

本文編號(hào)：3881267