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摘要
在智能变电站二次系统状态监测系统中,对信息进行有效提取及故障定位是智能电网目前亟待解决的难题之一。在此背景下,首先探讨从早期智能变电站网络架构过渡到智能变电站实用网络架构,以数字信号取代物理信号来实现过程层的信息共享;其次为简化核心算法的输入,减少平台载体的负荷,在告警信息的预处理方案上进行告警信息分类以及将智能变电站二次系统中通信链路故障进行独立模块优化;最后基于RNN循环网络算法进行数据训练及预测,实现了具有较高准确率的智能变电站二次状态监测及故障定位,并且分析总结在大数据背景下深度学习在智能变电站中的应用和发展。
