摘要
随着电力电缆的应用日益广泛,电力电缆早期故障的发生日趋频繁,对早期故障定位精度以及速度的要求日益提高。为实现电力电缆早期故障的定位,结合早期故障特征,提出了一种基于小波变换方法结合栈式稀疏自编码器(SAE)的电力电缆早期故障定位方法。该方法利用小波变换对故障信号进行特征提取,并将提取到的特征作为SAE的输入,依靠SAE网络强大的学习和预测能力,实现故障特征信号到故障距离的一一对应,解决电力电缆早期故障定位问题。仿真结果表明,利用小波变换提取到的故障特征训练后的神经网络可以快速准确的实现对电力电缆早期故障的定位。
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单位国网辽宁省电力有限公司; 四川大学