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题名煤矿直流微电网设备线损故障测试方法
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作者
李瑞龙
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机构
陕西涌鑫矿业有限责任公司
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出处
《通信电源技术》
2023年第21期94-96,100,共4页
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文摘
针对现有矿山直流微电网设备线损测试故障识别准确率和分类准确率较低等问题,提出一种煤矿直流微电网设备线损故障测试方法。采用最大重叠离散小波变换(Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform,MODWT)法提取煤矿直流微电网设备线损故障特征,并联合反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)和自适应遗传算法(Adaptive Genetic Algorithm,AGA)构建GA-BP神经网络,提高BPNN的全局寻优能力。对训练后的GA-BP神经网络模型进行优化,以测试煤矿直流微电网设备线损故障情况。实验结果表明,所提方法的故障识别准确率和分类准确率较高。
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关键词
煤矿直流微电网
线损故障测试
最大重叠离散小波变换(MODWT)
反向传播神经网络(BPNN)
自适应遗传算法(AGA)
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Keywords
coal mine DC microgrid
line loss fault testing
Maximum Overlapping Discrete Wavelet Transform(MODWT)
Back Propagation Neural Network(BPNN)
Adaptive Genetic Algorithm(AGA)
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分类号
TM714.3
[电气工程—电力系统及自动化]
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