基于深度卷积门控神经网络的高比例新能源接入配电网故障分类研究
文档名：基于深度卷积门控神经网络的高比例新能源接入配电网故障分类研究
摘要：提出一种基于深度卷积门控神经网络的高比例新能源接入配电网故障分类方法.首先,通过小波包变换特征提取配电网零序电流形成时频能量谱,将序列归一化后作为模型的输入数据;其次,将深度卷积门控神经网络应用于配电网故障分类中,融合卷积神经网络和门控循环网络提取新能源配电网故障特征数据,引入注意力机制提升网络训练效率和准确度,通过Softmax分类器进行故障分类,形成高比例新能源接入配电网故障分类模型,映射输入零序电流和输出故障类别之间的关系;最后,经过仿真结果表明,所提方法对不同故障位置和不同过渡电阻具有分类速度快、准确率高的优点,在高比例新能源接入的配电网中应用前景良好.
Abstract：Ahighproportionnewenergyaccessdistributionnetworkfaultclassificationmethodbasedondeepconvolutionalgatedneuralnetworksisproposed.Firstly,thetime-frequencyenergyspectrumofzerosequencecurrentinthedistributionnetworkisextractedthroughwaveletpackettransformfeatures,andthesequenceisnormalizedasinputdataforthemodel;Secondly,deepconvolutionalgatedneuralnetworksareappliedtofaultclassificationindistributionnetworks,integratingconvolutionalneuralnetworksandgatedrecurrentnetworkstoextractfaultfeaturedataofnewenergydistributionnetworks.Attentionmechanismsareintroducedtoimprovenetworktrainingefficiencyandaccuracy.Softmaxclassifiersareusedforfaultclassification,formingahighproportionnewenergyaccessdistributionnetworkfaultclassificationmodel,mappingtherelationshipbetweeninputzerosequencecurrentandoutputfaultcategories;Finally,simulationresultsshowthattheproposedmethodhastheadvantagesoffastclassificationspeedandhighaccuracyfordifferentfaultlocationsandtransitionresistors,andhasgoodapplicationprospectsindistributionnetworkswithhighproportionofnewenergyaccess.
作者：徐宇杨鹏杰李磊Author：XUYuYANGPengjieLILei
作者单位：云南电网有限责任公司昆明供电局,云南昆明650011
刊名：电气应用
Journal：ElectrotechnicalApplication
年，卷(期)：2023, 42(12)
分类号：
关键词：新能源配电网故障分类深度卷积门控神经网络小波包变换
Keywords：newenergydistributionnetworkfaultclassificationdeepconvolutionalgatedneuralnetworkwaveletpackettransform
机标分类号：TP391.41TM72TP183
在线出版日期：2024年1月10日
基金项目：云南电网有限责任公司科技项目基于深度卷积门控神经网络的高比例新能源接入配电网故障分类研究[
期刊论文]电气应用--2023, 42(12)徐宇杨鹏杰李磊提出一种基于深度卷积门控神经网络的高比例新能源接入配电网故障分类方法.首先,通过小波包变换特征提取配电网零序电流形成时频能量谱,将序列归一化后作为模型的输入数据;其次,将深度卷积门控神经网络应用于配电网故障...参考文献和引证文献
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