| 基于改进卷积神经网络的输电线路故障诊断方法 |
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| 引用本文： | 翟海保,王兴志,葛敏辉,杨争林,冯树海,刘宇航.基于改进卷积神经网络的输电线路故障诊断方法[J].电气自动化,2021,43(2):105-108. |
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| 作者姓名： | 翟海保 王兴志 葛敏辉 杨争林 冯树海 刘宇航 |
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| 作者单位： | 国家电网公司华东分部,上海 200120;中国电力科学研究院(南京),江苏南京 210003;上海电力大学电气工程学院,上海 200090 |
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| 基金项目： | 国家电网有限公司总部科技项目 |
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| 摘 要： | 针对电网输电线路发生故障较多、告警系统误报率较高且依赖运维人员事后分析的问题,提出了基于改进卷积神经网络(CNN)的电网输电线路故障诊断模型。首先对电网输电线路的电流时序数据进行预处理,然后通过双通道融合和多层卷积、池化改进卷积神经网络,并在卷积层中结合批归一化方法,对故障数据和正常调停数据分别进行特征提取,再通过soft-max分类器进行分类识别,构建了智能高效的故障诊断模型,有效地降低了误报率。最后利用国家电网调度中心实际数据,验证了所提方法的有效性。
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| 关 键 词： | 输电线路 误报率 卷积神经网络 双通道融合 故障诊断 |
Fault Diagnosis Method for Transmission Lines Based on the Improved Convolutional Neural Network |
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| Zhai Haibao,Wang Xingzhi,Ge Minhui,Yang Zhenglin,Feng Shuhai,Liu Yuhang.Fault Diagnosis Method for Transmission Lines Based on the Improved Convolutional Neural Network[J].Electrical Automation,2021,43(2):105-108. |
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| Authors: | Zhai Haibao Wang Xingzhi Ge Minhui Yang Zhenglin Feng Shuhai Liu Yuhang |
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