| 基于CBAM-FCN的高压输电线路发展性故障识别方法 |
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| 引用本文： | 刘志远,于晓军,罗美玲,林泽暄,郝治国,张宇博,杨松浩. 基于CBAM-FCN的高压输电线路发展性故障识别方法[J]. 电网与水力发电进展, 2022, 38(9): 25-33 |
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| 作者姓名： | 刘志远 于晓军 罗美玲 林泽暄 郝治国 张宇博 杨松浩 |
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| 作者单位： | 1. 国网宁夏电力有限公司;2. 西安交通大学 |
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| 基金项目： | 国家电网有限公司科技项目（5229NX19008P） |
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| 摘 要： | 高压输电线路的发展性故障往往受运行状态和故障发展过程的影响，给故障甄别和保护决策造成困难。为了准确识别高压输电线路的发展性故障，保证继电保护装置动作的正确性，将全卷积神经网络（fully convolutional network， FCN）与卷积注意力模块（convolutional block attention module， CBAM）相结合，提出一种基于CBAM-FCN的发展性故障识别方法，通过在传统全卷积网络中引入CBAM模块，使神经网络能够聚焦于故障波形的突变、幅值等重要特征，忽略无关干扰。此外，所提方法能够输出表征故障状态变化的一维时序序列，实现对输电线路发展性故障的全过程识别。最后大量仿真验证了所提方法的抗噪性能和泛化能力，并通过可视化技术展示了网络模型的可解释性。
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| 关 键 词： | 输电线路故障识别；发展性故障；故障识别方法；全卷积神经网络；卷积注意力模块 |
An Evolved Faults Identification Method of HV Transmission Lines Based on CBAM-FCN |
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| LIU Zhiyuan,YU Xiaojun,LUO Meiling,LIN Zexuan,HAO Zhiguo,ZHANG Yubo,YANG Songhao. An Evolved Faults Identification Method of HV Transmission Lines Based on CBAM-FCN[J]. Advance of Power System & Hydroelectric Engineering, 2022, 38(9): 25-33 |
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| Authors: | LIU Zhiyuan YU Xiaojun LUO Meiling LIN Zexuan HAO Zhiguo ZHANG Yubo YANG Songhao |
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