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基于变分模态分解和长短期记忆网络的输电线路故障诊断
被引量：
3
1
作者
杨东宁
高雪林
+1 位作者
师智良
陈恩邦
《电子器件》
CAS
2024年第3期772-779,共8页
针对输电线路短路故障高损伤和低故障识别率,提出一种基于变分模态分解样本熵和长短期记忆网络的输电线路故障预警方法,以提高故障预警的及时性和可靠性。首先,利用VMD进行三相电压信号分解得到一系列模态分量;然后,利用样本熵提取故障...
针对输电线路短路故障高损伤和低故障识别率,提出一种基于变分模态分解样本熵和长短期记忆网络的输电线路故障预警方法,以提高故障预警的及时性和可靠性。首先,利用VMD进行三相电压信号分解得到一系列模态分量;然后,利用样本熵提取故障特征,提高故障特征相关性;最后,采用贝叶斯优化调参改进长短期记忆网络性能,优化输电线路故障诊断模型,提高模型收敛速度和预测精度。仿真结果表明,与Wavelet+BP、Wavelet+SVM、Wavelet+Whale+ELM相比,VMD+BLSTM具有最高的输电线路故障诊断率,迭代次数少、噪声鲁棒性更好。
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关键词
输电线路
变分模态分解
BLSTM
故障诊断
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职称材料
题名
基于变分模态分解和长短期记忆网络的输电线路故障诊断
被引量：
3
1
作者
杨东宁
高雪林
师智良
陈恩邦
机构
云南电网有限责任公司信息中心
昆明能讯科技有限责任公司
出处
《电子器件》
CAS
2024年第3期772-779,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61702442)
云南智能电网新技术重点资助项目(SGXJJK03FUMS182207)。
文摘
针对输电线路短路故障高损伤和低故障识别率,提出一种基于变分模态分解样本熵和长短期记忆网络的输电线路故障预警方法,以提高故障预警的及时性和可靠性。首先,利用VMD进行三相电压信号分解得到一系列模态分量;然后,利用样本熵提取故障特征,提高故障特征相关性;最后,采用贝叶斯优化调参改进长短期记忆网络性能,优化输电线路故障诊断模型,提高模型收敛速度和预测精度。仿真结果表明,与Wavelet+BP、Wavelet+SVM、Wavelet+Whale+ELM相比,VMD+BLSTM具有最高的输电线路故障诊断率,迭代次数少、噪声鲁棒性更好。
关键词
输电线路
变分模态分解
BLSTM
故障诊断
Keywords
transmission line
variational mode decomposition
BLSTM
fault diagnosis
分类号
TM933 [电气工程—电力电子与电力传动]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于变分模态分解和长短期记忆网络的输电线路故障诊断
杨东宁
高雪林
师智良
陈恩邦
《电子器件》
CAS
2024
3
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