| 基于多源数据融合的Alexnet神经网络大电网故障诊断 |
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| 引用本文： | 邓祥力, 吴高珍, 魏聪聪, 等. 基于多源数据融合的Alexnet神经网络大电网故障诊断[J]. 现代电力, 2023, 40(2): 161-169. DOI: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0260 |
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| 作者姓名： | 邓祥力 吴高珍 魏聪聪 肖飞 刘世明 王传启 |
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| 作者单位： | 1.上海电力大学电气工程学院, 上海市杨浦区 200090;2.电力传输与功率变换控制教育部重点实验室(上海交通大学), 上海市徐汇区200240;3.国网河南省电力公司新乡供电公司, 河南省新乡市 461000;4.国网上海市电力公司, 上海市 浦东新区 200122;5.电网智能化调度与控制教育部重点实验室(山东大学), 山东省 济南市 250061;6.天津凯发电气股份有限公司, 天津市 西青区 300392 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金面上项目( 51777119);电力传输与功率变换控制教育部重点实验室开放课题（2020AB01）。 |
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| 摘 要： | 
针对电网在台风、冰冻等极端条件下发生故障的诊断问题,提出利用标准遥信及广域测量系统(wide area measurement system,WAMS)数据训练Alexnet模型,并应用于电网故障诊断的方案。首先利用标准故障遥信信息和WAMS数据构造Alexnet的输入图片矩阵,对Alexnet进行训练。然后对Alexnet输入图片高维特征提取方法进行分析,提出构造最优分布结构的输入图片矩阵方法,并形成故障诊断模型。最后以海南岛电网遭受台风袭击为场景,搭建仿真模型对Alexnet故障诊断模型进行验证。
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| 关 键 词： | 极端条件 多源数据 Alexnet 电网故障诊断 |
| 收稿时间： | 2021-09-29 |
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