基于卷积神经网络的微电网故障诊断

摘要：

微电网内部含有多种分布式电源,导致其故障时拓扑结构多变,且内部潮流双向变化,加大了微电网故障检测的难度.此前微电网故障研究多集中在网内故障方面,对网间故障提及甚少.为使微电网故障诊断更加准确、方便,提出建立一种结合卷积神经网络与微电网故障数据的故障诊断模型的方法,利用PSCAD4.6建立了微电网故障仿真系统,提取故障数据,依托Tensorflow平台进行故障诊断模型的搭建与训练.实验结果显示该故障诊断模型测试准确率高,对网内故障和网间故障,皆可对故障地点与故障类型进行检测,并具有较高的准确率.

关键词：微电网、故障特征、卷积神经网络、故障诊断

所属期刊栏目：50

分类号：TM771(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家自然科学基金;江苏省自然科学基金

在线出版日期：2022-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1587-1592