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基于深度學習的小電流接地系統故障選線方法

摘要:小電流接地系統的單相接地故障選線問題目前仍沒有完全解決。為了提高單相接地故障選線成功率,提出一種基于深度學習網絡的選線方法。首先,利用PSCAD搭建了中性點不接地系統仿真模型,通過設置每條線路在不同接地電阻下的故障,得到基于各出線零序電流幅值和相角的樣本數據,并將樣本數據分為訓練集、驗證集和測試集3部分。其次,基于Keras搭建了深度學習神經網絡,利用訓練集和驗證集數據對該網絡進行訓練。最后,利用測試集數據對訓練好的模型進行測試。結果表明,該方法具有建模簡單、成功率高及選線不受過渡電阻影響的特點。

關鍵詞:
  • 小電流接地系統  
  • 單相接地故障  
  • 故障選線  
  • 深度學習  
作者:
張國棟; 蒲海濤; 劉凱
單位:
山東科技大學電氣信息系; 山東省濟南市253500; 洛陽供電公司; 河南省洛陽市471000
刊名:
發電技術

注:因版權方要求,不能公開全文,如需全文,請咨詢雜志社

期刊名稱:發電技術

發電技術雜志緊跟學術前沿,緊貼讀者,國內刊號為:33-1405/TH。堅持指導性與實用性相結合的原則,創辦于1979年,雜志在全國同類期刊中發行數量名列前茅。

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