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| 基于广义深度学习的含DG配网故障诊断方法 | |
| 引用本文： | 孔祥轩,郑楚韬,仇志成,王伟冠,黄焯麟,何其淼,王波.基于广义深度学习的含DG配网故障诊断方法[J].电网与水力发电进展,2020,36(11):53-57. |
| 作者姓名： | 孔祥轩 郑楚韬 仇志成 王伟冠 黄焯麟 何其淼 王波 |
| 作者单位： | 1. 广东电网有限责任公司 佛山供电局;2. 武汉大学 电气与自动化学院 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金（51777142，51907096）；青海省自然科学基金（2019-ZJ-950Q） |
| 摘 要： | 针对传统故障定位方法难以满足含分布式电源配电网的问题，提出一种基于广义深度学习的故障定位方法。利用广义深度学习在逼近能力和容错性方面的优势，挖掘响应数据与故障位置之间的映射关系，建立含分布式电源配电网故障定位的模型。IEEE34节点仿真结果表明，该方法可有效实现含分布式电源配电网的故障定位，准确率高，速度快，且在信息畸变或缺失时容错性好。 |
| 关 键 词： | 分布式电源 配电网 故障定位 广义回归神经网络 |
Fault Location of Distribution Network with DG Based on GDL |
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| Authors: | KONG Xiangxuan ZHENG Chutao QIU Zhicheng WANG Weiguan HUANG Zhuolin HE Qimiao WANG Bo |
| Abstract: | |
| Keywords: | |
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