【摘 要】
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准确识别过电压类型是过电压事故处理的首要任务。针对浅层分类器难以识别高维特征的问题,提出原子分解(atomic decomposition,AD)结合卷积神经网络(convolution neural netw
【基金项目】
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国家自然科学基金(51677030);福建省自然科学基金(2016J01218);晋江市科技计划项目(2017C006)
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准确识别过电压类型是过电压事故处理的首要任务。针对浅层分类器难以识别高维特征的问题,提出原子分解(atomic decomposition,AD)结合卷积神经网络(convolution neural network,CNN)的配电网内部过电压识别方法。利用原子分解法分解母线三相电压,依据频率重构最优原子得到高维特征——特征原子谱,将特征原子谱输入到CNN中,即可实现7类典型内部过电压的识别。在仿真和物理实验平台上对本文方法进行验证。结果表明:CNN相对于浅层学习的支持向量机和极限学习机具有更强的自主学习能力;并且所提方法相对于低维特征结合浅层分类器的识别算法,具有更高的识别率和更强的适应性,该识别方法能较好地适用于配电网内部过电压的识别。
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