10.19768/j.cnki.dgjs.2020.23.031
深度学习在输电线路短路故障辨识的应用研究
随着分布式故障测距技术的快速发展,输电线路故障行波数据量呈现指数性增长,传统的短路故障辨识研究方法效率低下.为此,以典型的雷击故障(绕击和反击)和非雷击故障图像库为基础,提出一种基于深度学习的短路故障辨识方法,对行波数据的时域信息进行特征识别,以波头和波尾为输入量,构建输电线路短路故障辨识模型.该方法为电力公司输电线路运维提供了理论依据.
深度学习、行波、故障辨识、雷击、非雷击
TP391.4(计算技术、计算机技术)
2021-01-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
94-95,98