基于神经网络的电力系统运行自动检测

作者：朱菊; 陈雯雯

来源：电气技术与经济, 2023, (07): 41-43.

• 神经网络
• 搜索算法
• 自动检测
• 电力系统

本文提出了一种神经网络的搜索算法，用于获得最优变压器模型，以检测和定位电力系统中不同的系统故障和不确定条件，如对称并联故障、非对称并联故障、高阻抗故障、开关条件（电容器开关、负载开关、变压器开关、DG开关和馈线开关）、绝缘子泄漏和变压器涌流。为了解决深度CNN模型的高内存消耗和RNN模型的长期依赖问题，提出Transformer模型。在设计Transformer体系结构时，存在不同类型的关注机制和前馈网络。如果手工设计这些层既低效又耗时，因此，本文利用差分体系结构搜索（DARTS）算法，以较少的搜索时间成本自动生成最优transformer体系结构。该算法通过使搜索过程与体系结构超参数可微分来实现这一点，从而使网络搜索过程成为端到端的问题。