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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
KONG Xiangxuan,ZHENG Chutao,QIU Zhicheng,WANG Weiguan,HUANG Zhuolin,HE Qimiao,WANG Bo. Fault Location of Distribution Network with DG Based on GDL[J]. Advance of Power System & Hydroelectric Engineering, 2020, 36(11): 53-57
Authors:KONG Xiangxuan  ZHENG Chutao  QIU Zhicheng  WANG Weiguan  HUANG Zhuolin  HE Qimiao  WANG Bo
Abstract:
Keywords:
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