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基于FDM孪生网络的风电场集电线单相接地故障区段定位
被引量：
13
1
作者
刘富州
萨仁娜
+2 位作者
朱永利
张翼
蔡炜豪
《可再生能源》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期401-410,共10页
针对风电场集电线路故障后定位困难以及故障样本稀缺问题,文章提出了基于傅里叶分解算法与孪生神经网络相结合的风电场集电线路区段定位方案。傅里叶分解算法适用于集电线路接地故障所产生的瞬态非平稳信号;孪生神经网络可用于对样本集...
针对风电场集电线路故障后定位困难以及故障样本稀缺问题,文章提出了基于傅里叶分解算法与孪生神经网络相结合的风电场集电线路区段定位方案。傅里叶分解算法适用于集电线路接地故障所产生的瞬态非平稳信号;孪生神经网络可用于对样本集的扩充和辅助训练识别网络。该方案首先提取集电线故障信号线模分量,借助傅里叶分解算法生成时频能量谱;然后借助孪生神经网络扩充样本集,并在该集合上辅助训练定位网络;最后将孪生神经网络分支部分保留以形成定位网络,基于已有故障区段模态,应用定位网络完成对未知故障模态的判别。试验结果表明,文章提出的算法在小样本情况下比传统行波法更适合风电场集电线路故障定位。
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关键词
风电场
集电线路
傅里叶分解算法
孪生神经网络
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职称材料
题名
基于FDM孪生网络的风电场集电线单相接地故障区段定位
被引量：
13
1
作者
刘富州
萨仁娜
朱永利
张翼
蔡炜豪
机构
华北电力大学
内蒙古华电玫瑰营风力发电有限公司
出处
《可再生能源》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期401-410,共10页
基金
国家自然科学基金项目(51677072)
中国国电集团公司科技项目(GDDL-KJ-2017-02)。
文摘
针对风电场集电线路故障后定位困难以及故障样本稀缺问题,文章提出了基于傅里叶分解算法与孪生神经网络相结合的风电场集电线路区段定位方案。傅里叶分解算法适用于集电线路接地故障所产生的瞬态非平稳信号;孪生神经网络可用于对样本集的扩充和辅助训练识别网络。该方案首先提取集电线故障信号线模分量,借助傅里叶分解算法生成时频能量谱;然后借助孪生神经网络扩充样本集,并在该集合上辅助训练定位网络;最后将孪生神经网络分支部分保留以形成定位网络,基于已有故障区段模态,应用定位网络完成对未知故障模态的判别。试验结果表明,文章提出的算法在小样本情况下比传统行波法更适合风电场集电线路故障定位。
关键词
风电场
集电线路
傅里叶分解算法
孪生神经网络
Keywords
wind farm
collection line
Fourier decomposition method
Siamese neural network
分类号
TK81 [动力工程及工程热物理—流体机械及工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于FDM孪生网络的风电场集电线单相接地故障区段定位
刘富州
萨仁娜
朱永利
张翼
蔡炜豪
《可再生能源》
CAS
CSCD
北大核心
2023
13
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