| 基于拓扑解析与深度学习融合的低压集抄系统故障诊断方法 |
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| 引用本文： | 罗步升,林志超,何小龙. 基于拓扑解析与深度学习融合的低压集抄系统故障诊断方法[J]. 电测与仪表, 2019, 56(20): 145-152 |
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| 作者姓名： | 罗步升 林志超 何小龙 |
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| 作者单位： | 广东电网有限责任公司惠州供电局,广东惠州,516001;广东电网有限责任公司惠州供电局,广东惠州,516001;广东电网有限责任公司惠州供电局,广东惠州,516001 |
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| 基金项目： | 中国南方电网有限责任公司科技项目(GDKJXM20162183)、国家自然科学(51577073) |
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| 摘 要： | 针对低压集抄系统故障形式多样复杂、当前运维水平难以满足日益上升的用户需求的问题,提出了一种融合拓扑解析及深度学习的低压集抄系统故障诊断方法。从规划和运行两个阶段出发,分析变压器-集中器、集中器-电能表关联关系,对低压集抄系统拓扑结构进行解析。结合确定的物理拓扑及信息流动路径,基于深度学习理论,通过对涌现故障事件离线学习自动建立基于深度置信网络的故障诊断模型。根据在线获取的系统关键运行特征,建立系统故障断面特征向量,通过训练好的系统诊断模型获得最终诊断结果。算例结果表明,本文方法能有效准确地实现低压集抄系统故障诊断,能有效应对故障特征信息遗漏和错误的情况。
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| 关 键 词： | 低压集抄系统 拓扑解析 深度学习 深度置信网络 故障诊断 |
| 收稿时间： | 2018-08-08 |
| 修稿时间： | 2018-10-04 |
Fault Diagnosis Method for Low-voltage Centralized Meter Reading System Based on Physical ToPology-Data Learning |
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| LUO Busheng,LIN Zhichao and HE Xiaolong. Fault Diagnosis Method for Low-voltage Centralized Meter Reading System Based on Physical ToPology-Data Learning[J]. Electrical Measurement & Instrumentation, 2019, 56(20): 145-152 |
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| Authors: | LUO Busheng LIN Zhichao HE Xiaolong |
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| Affiliation: | Huizhou Power Supply Bureau,Huizhou,Guangdong Province,516001,Huizhou Power Supply Bureau,Huizhou,Guangdong Province,516001,Huizhou Power Supply Bureau,Huizhou,Guangdong Province,516001 |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | LV centralized meter reading system, topology analysis, deep learning, deep belief network, fault diagnosis |
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