【摘 要】
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传统GIS设备故障识别方法无法处理负载突变问题,且负载调节不及时,导致故障识别精度偏低。提出基于深度学习的GIS设备故障识别技术,构建动态响应特征检测模型、GIS设备故障特征融合模型以及故障统计特征分析模型。计算故障状态下的电压外环和负载突变参数,提取GIS设备故障属性特征;采用深度学习判断故障识别过程中的参数寻优控制和收敛性,实现对变电站GIS设备故障优化识别和检测,提高GIS设备故障检测识别能
【机 构】
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国网雄安新区供电公司,平高集团有限公司
【基金项目】
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国网河北省电力有限公司科技项目资助(B304XQ2-00011)。
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传统GIS设备故障识别方法无法处理负载突变问题,且负载调节不及时,导致故障识别精度偏低。提出基于深度学习的GIS设备故障识别技术,构建动态响应特征检测模型、GIS设备故障特征融合模型以及故障统计特征分析模型。计算故障状态下的电压外环和负载突变参数,提取GIS设备故障属性特征;采用深度学习判断故障识别过程中的参数寻优控制和收敛性,实现对变电站GIS设备故障优化识别和检测,提高GIS设备故障检测识别能力。实验结果表明,所提变电站GIS设备故障识别方法的精度较高,对故障属性类别判断的准确性较好。
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