基于同步监测和深度学习的电容器介损角辨识

摘要：

电容器在线监测系统中,不同位置监测装置受导线电流的干扰不同,因此工程中使用谐波分析法计算介损角存在不稳定问题.该文提出了一种基于同步监测和深度学习的电容器介损角辨识方法.首先给出了电容器电流、电压信号无线同步监测方法,以及用于深度学习的介损角表示信号Dδ(t)的计算过程.然后仿真验证方法的有效性并与基于加汉宁窗的谐波分析法进行比较.最后对深度神经网络隐含层进行了可视化分析,结果显示,该方法的正确率主要受噪声、谐波幅值比、介损角变化量等影响,且在谐波幅值比小于10%的情况下,辨识结果受频率偏移、谐波与基波相角差的影响较小.

关键词：深度学习、介损角、同步监测、电容器

所属期刊栏目：38

分类号：TM835.4(高电压技术)

资助基金：国家自然科学基金项目51677072,51407076;中央高校基本科研业务专项资金2014MS131资助 Project supported by National Natural Science Foundation of China51677072,51407076;Fundamental Research Funds for the Central Universities2014MS131

在线出版日期：2017-06-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：76-84