10.13335/j.1000-3673.pst.2019.0143
基于深度学习的智能变电站通信网络故障诊断与定位方法
为提高智能变电站通信网络运维效率,提出了基于深度学习的智能变电站通信网络故障诊断与定位方法.从通信网络故障状态的冗余监测出发,分析基于不同监测节点的故障特征信息,提出了通信网络故障特征信息表征方式.基于涌现原理,根据通信网络物理连接、逻辑连接及报文订阅关系实现故障样本的自动生成,并结合深度学习理论中训练规则,建立基于深度置信网络的通信网络故障诊断模型,基于此给出实时故障分析处理流程.以典型110kV智能变电站过程层网络为例进行验证,仿真结果验证了所提故障诊断方法的有效性和精确性,且在部分信息不可信时仍能得到准确诊断结果,容错性能较好.
智能变电站、通信网络、故障诊断与定位、深度学习
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TM721(输配电工程、电力网及电力系统)
国家自然科学基金51577073
2020-01-07(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
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