基于注意力机制和卷积神经网络的异步电动机三相电压不平衡损耗研究

作者：符嘉晋; 孟安波; 蔡涌烽; 陈顺; 殷豪; 吴非; 陈子辉

来源：电机与控制应用, 2021, 48(08): 55-62.

• 三相电压不平衡
• 异步电动机
• 损耗评估
• 注意力机制
• 卷积神经网络

配电网中三相电压不平衡对异步电动机损耗会造成较大影响。运用等效电路公式分析三相电压不平衡影响下电动机损耗存在精度不稳定、需要参数过多且数学模型过于复杂等问题。针对以上问题,提出一种基于注意力机制和卷积神经网络(CNN)的异步电动机损耗评估方法。该方法将实测电机数据作为输入,引入注意力机制为输入特征赋予不同权重;采用卷积层和全连接层组成的CNN构架对异步电动机实测数据进行学习,最后完成损耗评估。以现场试验得到的电机损耗数据作为实际算例,该方法评估损耗与实测损耗平均误差仅为0.717%和0.549%,并与其他典型机器学习算法进行对比,结果表明所提方法具有更好的损耗评估性能。

• 单位
  广东电网有限责任公司江门供电局; 广东电网有限责任公司肇庆供电局; 广东工业大学