基于交叉验证深度置信网络的少样本柔直计量装置故障诊断方法研究

摘要：

为识别柔性直流输电系统计量装置的故障,提出了一种基于深度置信网络的故障诊断方法.该方法首先从合并单元端获取、解析数据并分成训练样本和测试样本;然后将这些数据用于训练深度置信网络.最后将模型的故障诊断结果和实际样本的标签组合为一个交叉验证集合,从而测试深度置信网络性能.仿真结果表明,相比于支持向量机和BP神经网络,该文提出的基于深度置信网络的方法可以更加稳定、可靠地识别故障样本少的柔性直流计量装置的故障.

关键词：深度置信网络、柔直计量装置、故障诊断、模式识别

所属期刊栏目：35

分类号：TM712(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51777142

在线出版日期：2019-09-16（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：62-67