【摘 要】
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配电网接地故障类型复杂,故障量常呈现间歇性和微弱性的特点,基于传统机器学习方法难以挖掘故障量的有效信息,限制了故障识别性能的提高。针对该问题,提出了一种基于卷积神经
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51667004)
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配电网接地故障类型复杂,故障量常呈现间歇性和微弱性的特点,基于传统机器学习方法难以挖掘故障量的有效信息,限制了故障识别性能的提高。针对该问题,提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNN)自动提取故障特征的配电网接地故障识别方法。运用PSCAD软件构建配电网接地故障仿真模型,并由脚本程序生成CNN所需的海量样本集。搭建CNN框架,采用卷积和池化运算提取故障量的特征,以准确地刻画被识别的故障类型,并通过t-SNE方法可视化展示CNN提取故障特征的能力。进行C
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