基于深度学习的配电网故障风险及状态检修

摘要：

针对当前配电网采用的检修方式没有综合考虑可靠性、安全性和经济性且采用的方法较传统的问题,提出了基于深度学习的配电网故障风险成本量化与状态检修方法.首先,对配电网中的变压器、架空线路、电缆线路及断路器等设备分别建立健康状态评估模型,并计算配电网综合故障概率;其次,分别提出了变压器、架空线路、电缆线路、断路器的故障风险成本量化模型,用以评估配电网故障损失与检修风险之间的量化关系;第三,提出了基于深度学习的长短期记忆网络的状态检修模型,以该模型值作为依据,确定配电网中设备的状态检修策略.通过IEEE-RBTS BUS6系统的仿真验证,结果表明所提方法比传统方法经济性更好.

关键词：深度学习;配电网;状态检修;故障风险成本

所属期刊栏目：43

资助基金：中国南方电网有限责任公司科技项目SZKJXM20190659

在线出版日期：2022-03-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：87-94