科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
针对常规的输电线路故障判别方法准确率低、通用性差、依赖人工干预的问题，提出一种基于深度神经网络的故障判别方法。该方法采用实际行波波形和自动仿真生成的故障波形作为输入，使用小波变换滤噪，训练并构建双向长短期记忆与注意力机制结合的神经网络，利用该神经网络可以根据分布式故障诊断系统终端上送的行波数据辨识故障原因。将多种判别方法应用于由4 800个故障行波构成的测试集，以识别4种常见的输电线路故障，判别结果表明，所提方法的准确率相较常规判别方法提高了9.85%。将所提方法应用于分布式故障诊断系统，可以提升故障判别的准确率至96.79%,为巡检工作提供精确指导。
-
单位国电南瑞科技股份有限公司
