一种基于深度学习算法的电网故障诊断方法

发布时间：2018-03-26 18:46

  本文选题：电网　切入点：故障诊断　出处：《河南科技》2016年23期

【摘要】：电网故障原因复杂,开关和保护的误动、拒动以及信道的信号干扰均会给传统的浅层智能模型带来困难,所以需要从更深入的层面表征电网故障,并对其进行故障诊断。针对这一问题,本文提出一种基于深度学习算法的电网故障诊断方法,该算法利用由Convolution层、Pooling层、Flatten层及MLP层构成的深度网络结构,对电网故障信息进行学习并获得对应的诊断模型。试验表明PGFD-DL算法具有更高的稳定性与精度。
[Abstract]:The complex causes of power network faults, the maloperation of switch and protection, the failure to operate and the signal interference of the channel will bring difficulties to the traditional shallow intelligent model, so it is necessary to characterize the fault of the power grid from a deeper level. In order to solve this problem, a method of power network fault diagnosis based on depth learning algorithm is proposed in this paper. The algorithm makes use of the depth network structure which is composed of Convolution layer, cooling layer, Flatten layer and MLP layer. The fault information of power network is studied and the corresponding diagnosis model is obtained. The experiment shows that the PGFD-DL algorithm has higher stability and accuracy.
【作者单位】： 国网吉林省电力有限公司;国网吉林省电力有限公司检修公司;
【分类号】：TM732

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本文编号：1669123