| 基于多尺度广义S变换和深度残差网络的雷击跳闸故障类型识别方法 |
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| 引用本文： | 刘宇舜,朱太云,耿屹楠,程登峰,严波,操松元,方登洲.基于多尺度广义S变换和深度残差网络的雷击跳闸故障类型识别方法[J].电瓷避雷器,2021(6):94-101. |
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| 作者姓名： | 刘宇舜 朱太云 耿屹楠 程登峰 严波 操松元 方登洲 |
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| 作者单位： | 国网安徽省电力有限公司电力科学研究,合肥230601;清华大学电机系电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室,北京100084;国网安徽省电力有限公司,合肥230022 |
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| 摘 要： | 为提高雷击跳闸类型判断的效率和智能化水平,提出一种基于多尺度广义S变换和深度残差网络的雷击跳闸故障识别方法.首先采用广义S变换对雷击跳闸暂态信号进行时频变换,通过改变广义S变换中的调节因子A获得多尺度时频分布图像,然后将变换得到的多尺度时频分布特征图作为特征图像输入到深度残差网络中,进行特征提取和识别模型建立,最终识别出雷击跳闸故障类型.以124个输电线路实测雷击跳闸暂态电压信号样本作为训练集和测试集输入到识别模型中,并与其他方法进行对比,验证提出方法的有效性.结果 表明,采用多尺度广义S变换和深度残差网络构成的雷击跳闸故障识别模型识别反击跳闸和绕击跳闸的准确率分别为96.67％和95.94％.
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| 关 键 词： | 输电线路 雷击跳闸 暂态电压信号 多尺度广义S变换 深度残差网络 |
Lightning Tripping Fault Type Identification Method Based on Multi-Scale Generalized S-Transform and Deep Residual Network |
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| LIU Yushun,ZHU Taiyun,GENG Yinan,CHENG Dengfeng,YAN Bo,CAO Songyuan,FANG Dengzhou.Lightning Tripping Fault Type Identification Method Based on Multi-Scale Generalized S-Transform and Deep Residual Network[J].Insulators and Surge Arresters,2021(6):94-101. |
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| Authors: | LIU Yushun ZHU Taiyun GENG Yinan CHENG Dengfeng YAN Bo CAO Songyuan FANG Dengzhou |
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